Statistical Degradation Data Analysis / Nejlevnější knihy
Statistical Degradation Data Analysis

Kód: 52184219

Statistical Degradation Data Analysis

Autor Hon Keung Tony Ng, Lochana Palayangoda

This book provides a systematic treatment of efficient methods for modeling, analyzing, and designing degradation tests, with particular emphasis on stochastic-process-based semiparametric and nonparametric approaches motivated by ... celý popis

3871


Očekávaná novinka
Vydání 08. 09. 2026

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Statistical Degradation Data Analysis

Nákupem získáte 387 bodů

Anotace knihy

This book provides a systematic treatment of efficient methods for modeling, analyzing, and designing degradation tests, with particular emphasis on stochastic-process-based semiparametric and nonparametric approaches motivated by practical applications.

Statistical Degradation Data Analysis: Semiparametric and Nonparametric Stochastic Process Approaches compares parametric, semiparametric, and nonparametric methods through Monte Carlo simulation studies and real data examples, and demonstrates how these methodologies can be applied across a range of disciplines. The book also discusses extensions and open problems in this area.

In engineering and the sciences, degradation refers to the gradual and irreversible decline in the performance, reliability, or remaining life of a system or asset. Because many systems are equipped with sensors that collect degradation measurements over time, statistical degradation modeling plays an important role in understanding the evolution of such processes and supporting reliability assessment.

A common approach to degradation data analysis is stochastic process modeling. Classical models such as the Wiener, gamma, and inverse Gaussian processes have been widely studied and applied. However, these parametric models require specific assumptions on the distributions of degradation increments and may perform poorly when those assumptions are violated. To address this limitation, semiparametric and nonparametric methods, which rely on fewer distributional assumptions, can provide more robust and reliable alternatives.

This book is intended for senior undergraduates, graduate students, researchers, and practitioners. It can also serve as a reference for courses in lifetime data analysis or reliability engineering. Computer programs for numerical examples are provided to facilitate replication and practical implementation.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Mathematics & science Mathematics Probability & statistics

3871



Osobní odběr Praha, Brno a 47484 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: