Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
The main object of this book is to make statistical inferences (recurrence relations, estimation and prediction) for inverse Weibull model using generalized order statistics. This book has been organized and presented in six Chapters. Basic concepts and some other definitions and notations are given. A review of some of the work done concerning the generalized order statistics (progressive censored data, ordinary order statistics and lower k-record values) on the recurrence relations, the Bayesian and non- Bayesian approaches are given. We are concerned with the problem of estimation of the parameters and the reliability function of inverse Weibull model based on generalized order statistics. For this purpose, the maximum likelihood and Bayes estimators are used. Bayes estimators with respect to balanced squared error loss function and Balanced LINEX loss function are obtained. This was done under assumption of discrete-continuous mixture prior for the unknown model parameters. A Bayesian approach using Markov chain Monte Carlo techniques to generate from the posterior distributions is also developed. Our results are specialized to Progressively Type-II censored data.