Interval estimation of stress-strength reliability parameter for exponential-inverted exponential model: Frequentist and Bayesian approaches

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
This paper introduces the problem of interval estimation for stress strength reliability parameter P(X<Y)‎, ‎where random variables X and Y stand for stress and strength‎, ‎respectively‎. ‎In most of the research papers‎, ‎the authors assumed that X and Y come from the same family of distribution‎. ‎By taking into account some situations arise‎, ‎in this paper we assume that X and Y follow exponential and inverted exponential distributions‎, ‎respectively‎. ‎Our goal is to construct a confidence interval for reliability parameter in this model by using some (approximately) exact and strong methods such as bootstrap‎, ‎generalized and highest posterior distribution approaches‎. ‎Also‎, ‎we compare these methods by means of the expected length and coverage probability criteria‎. ‎Finally‎, ‎a real data set is given and we apply the above methods of estimation on it to inference about the parameter of interest.
Language:
English
Published:
Journal of Statistical Modelling: Theory and Applications, Volume:1 Issue: 2, Summer and Autumn 2020
Pages:
77 to 89
https://magiran.com/p2422043  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!