이산시간 품질보증 데이터의 베이지안 분석(Bayesian analysis)번역

이산시간 품질보증 데이터의 베이지안 분석(Bayesian analysis)번역 이산시간 품질보증 데이터의 베이지안 분석(Bayesian analysis)번역.hwp 목차 1. 구조 2. 완비 데이터에 대한 최대 공산 추정값과 적합도 3. 베이시안(Bayesian) 추정 및 예측 4. 고장률 변수화 5. 한계 수 데이터를 위한 베이시안 추론 6. 결론 7. 감사 8. 참고문헌 본문 summary. 품질보증 배상청구(claim) 데이터의 분석과 예측을 위한 분석의 사용은 최근 활발한 연구 활동의 주제가 되고 있다. 보증기간 하에 반품된 물품의 개수로 구성된 고장난 물품의 수명이 알려진 것과 그렇지 않는 두 가지 경우를 포괄하는 그 분야의 데이터가 검사된다. 후자의 경우 공산 함수로 부터 기인한 원인을 포함하는 많은 수의 실현가능한 결함 패턴들 때문에 likelihood-based 방법을 위해 부분적으로 컴퓨터를 사용하는 문제를 제기한다. 제조자에게 매우 중요한 미래의 품질보증 노출의 예측을 위해 Bayesian 접근방법이 채택되었다. 이를 위해 마르코프 체인 몬테카를로 방법론(Markov chain Monte Carlo methodology)이 개발되었다. 1. 구조 최근 많은 산업분야에서 제품 신뢰성의 기록이 상업적인 결정을 위한 입력을 제공하기 위해 유지되고 있다. 여기서 고려되는 신뢰성 데이터의 특정한 종류는 보증기간 안에 수리 또는 교환을 위해 제조자에게 돌아오는 물품결함을 포함한다. 이와 같은 분야의 데이터는 제품에서 결함과 약점의 확인을 돕는 다양한 제안에서 기인한 원인이나 시점과 같은 결함의 패턴에 따라 수집된다. 다양한 제안은 제품에서 결함과 약점의 확인을 도우며 그로인해 디자인과 상품제조가 개선되어 진다; 데이터는 재정계획의 도움을 위해 보증기간 노출의 예측을 위한 근거로 제공될 수 있다.; 데이터는 경쟁 제품, 다른 제조방법, 다른 제조 조건 또는 다른 제조 현장과의 비교를 제공할 수 있다. Lawless(1998)는 제품의 품질보증 데이터의 분석에 관한 일반적인 보고서를 냈다. 본문내용 활발한 연구 활동의 주제가 되고 있다. 보증기간 하에 반품된 물품의 개수로 구성된 고장난 물품의 수명이 알려진 것과 그렇지 않는 두 가지 경우를 포괄하는 그 분야의 데이터가 검사된다. 후자의 경우 공산 함수로 부터 기인한 원인을 포함하는 많은 수의 실현가능한 결함 패턴들 때문에 likelihood-based 방법을 위해 부분적으로 컴퓨터를 사용하는 문제를 제기한다. 제조자에게 매우 중요한 미래의 품질보증 노출의 예측을 위해 Bayesian 접근방법이 채택되었다. 이를 위해 마르코프 체인 몬테카를로 방법론(Markov chain Monte Carlo methodology)이 개발되었다. 1. 구조 최근 많은 산업분야에서 제품 신뢰성의 기록이 상업적인 결정을 위한 입력을 제공하기 위해 유지되고 있다. 여기서 고