Bis zu 50 % günstiger als neu
3 Jahre rebuy Garantie
Professionelles Refurbishment
ElektronikMedien
Tipps & News
AppleAlle anzeigen
TabletsAlle anzeigen
HandyAlle anzeigen
Fairphone
AppleAlle anzeigen
iPhone Air Generation
GoogleAlle anzeigen
Pixel Fold
HonorAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
Honor Serie
NothingAlle anzeigen
OnePlusAlle anzeigen
OnePlus 11 GenerationOnePlus 12 Generation
SamsungAlle anzeigen
Galaxy XcoverWeitere Modelle
SonyAlle anzeigen
Weitere Modelle
XiaomiAlle anzeigen
Weitere Modelle
Tablets & eBook ReaderAlle anzeigen
Google
AppleAlle anzeigen
HuaweiAlle anzeigen
MatePad Pro Serie
MicrosoftAlle anzeigen
XiaomiAlle anzeigen
Kameras & ZubehörAlle anzeigen
ObjektiveAlle anzeigen
Samyang
System & SpiegelreflexAlle anzeigen
CanonAlle anzeigen
FujifilmAlle anzeigen
PanasonicAlle anzeigen
SonyAlle anzeigen
WearablesAlle anzeigen
Fitness TrackerAlle anzeigen
SmartwatchesAlle anzeigen
Xiaomi
Konsolen & ZubehörAlle anzeigen
Lenovo Legion GoMSI Claw
NintendoAlle anzeigen
Nintendo Switch Lite
PlayStationAlle anzeigen
XboxAlle anzeigen
Audio & HiFiAlle anzeigen
KopfhörerAlle anzeigen
FairphoneGoogle
LautsprecherAlle anzeigen
GoogleYamahatonies
iPodAlle anzeigen

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Statistical Degradation Data Analysis

Hon Keung Tony Ng, Lochana Palayangoda (Gebundene Ausgabe, Englisch)

Keine Bewertungen vorhanden
Optischer Zustand
Beschreibung
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.
Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
Derzeit nicht verfügbar
Derzeit nicht verfügbar

Handgeprüfte Gebrauchtware

Bis zu 50 % günstiger als neu

Der Umwelt zuliebe

Technische Daten


Erscheinungsdatum
13.07.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032278159
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Emerging Topics in Statistics and Biostatistics
Sonderedition
Nein
Autor
Hon Keung Tony Ng, Lochana Palayangoda
Seitenanzahl
192
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Semiparametric and Nonparametric Stochastic Process Approaches
Schlagwörter
Bootstrap, Copula, First-passage time distribution, Lèvy process, Maximum likelihood method, Optimal design, Reliability analysis, Saddlepoint approximation
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

Warnhinweise und Sicherheitsinformationen

Informationen nach EU Data Act

-.-
Leider noch keine Bewertungen
Leider noch keine Bewertungen
Schreib die erste Bewertung für dieses Produkt!
Wenn du eine Bewertung für dieses Produkt schreibst, hilfst du allen Kund:innen, die noch überlegen, ob sie das Produkt kaufen wollen. Vielen Dank, dass du mitmachst!