SULJE VALIKKO

Englanninkielisten kirjojen poikkeusaikata... LUE LISÄÄ

avaa valikko

Michael S. Hamada | Akateeminen Kirjakauppa

Haullasi löytyi yhteensä 5 tuotetta
Haluatko tarkentaa hakukriteerejä?



Bayesian Reliability
Michael S. Hamada; Alyson Wilson; C. Shane Reese; Harry Martz
Springer-Verlag New York Inc. (2008)
Kovakantinen kirja
155,60
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Bayesian Reliability
Michael S. Hamada; Alyson Wilson; C. Shane Reese; Harry Martz
Springer-Verlag New York Inc. (2010)
Pehmeäkantinen kirja
155,60
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Bayesian Reliability
Michael S. Hamada; Alyson Wilson; C. Shane Reese
SPRINGER VERLAG GMBH (2008)
Pehmeäkantinen kirja
66,10
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Experiments - Planning, Analysis, and Optimization
C. F. Jeff Wu; Michael S. Hamada
John Wiley & Sons Inc (2009)
Kovakantinen kirja
173,80
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Experiments - Planning, Analysis, and Optimization
C. F. Jeff Wu; Michael S. Hamada
John Wiley & Sons Inc (2021)
Kovakantinen kirja
121,60
Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
Springer-Verlag New York Inc.
Sivumäärä: 436 sivua
Asu: Kovakantinen kirja
Painos: 2008
Julkaisuvuosi: 2008, 10.07.2008 (lisätietoa)
Kieli: Englanti
Tuotesarja: Springer Series in Statistics
Bayesian Reliability presents modern methods and techniques for analyzing reliability data from a Bayesian perspective. The adoption and application of Bayesian methods in virtually all branches of science and engineering have significantly increased over the past few decades. This increase is largely due to advances in simulation-based computational tools for implementing Bayesian methods.


The authors extensively use such tools throughout this book, focusing on assessing the reliability of components and systems with particular attention to hierarchical models and models incorporating explanatory variables. Such models include failure time regression models, accelerated testing models, and degradation models. The authors pay special attention to Bayesian goodness-of-fit testing, model validation, reliability test design, and assurance test planning. Throughout the book, the authors use Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms for implementing Bayesian analyses -- algorithms that make the Bayesian approach to reliability computationally feasible and conceptually straightforward.


This book is primarily a reference collection of modern Bayesian methods in reliability for use by reliability practitioners. There are more than 70 illustrative examples, most of which utilize real-world data. This book can also be used as a textbook for a course in reliability and contains more than 160 exercises.


Noteworthy highlights of the book include Bayesian approaches for the following:








Goodness-of-fit and model selection methods







Hierarchical models for reliability estimation







Fault tree analysis methodology that supports data acquisition at all levels in the tree







Bayesian networks in reliability analysis







Analysis of failure count and failure time data collected from repairable systems, and the assessment of various related performance criteria







Analysis of nondestructive and destructive degradation data







Optimal design of reliability experiments







Hierarchical reliability assurance testing

Tuotetta lisätty
ostoskoriin kpl
Siirry koriin
LISÄÄ OSTOSKORIIN
Tilaustuote | Arvioimme, että tuote lähetetään meiltä noin 4-5 viikossa
Myymäläsaatavuus
Helsinki
Tapiola
Turku
Tampere
Bayesian Reliabilityzoom
Näytä kaikki tuotetiedot
Sisäänkirjautuminen
Kirjaudu sisään
Rekisteröityminen
Oma tili
Omat tiedot
Omat tilaukset
Omat laskut
Lisätietoja
Asiakaspalvelu
Tietoa verkkokaupasta
Toimitusehdot
Tietosuojaseloste