The objective of Lifetime Data Anal

The objective of Lifetime Data Analysis is to advance and promote statistical science in the various applied fields that deal with lifetime data including: Actuarial Science - Economics - Engineering Sciences - Environmental Sciences - Management Science - Medicine - Operations Research - Public Health - Social and Behavioral Sciences. The following listing of some current topics of interest to the journal is not intended to be exclusive but to indicate the editorial policy of attracting papers generated by a broad range of interests: accelerated failure time models - Bayesian lifetime models - censoring and truncation - classes of lifetime distributions - competing risk models - counting processes for lifetime data - degradation processes - goodness-of-fit - maintenance policies and replacement models - measurement errors - meta-analysis of lifetime data - models for multiple events - models for noncompliance - multivariate failure models - multi-state models - nonparametric estimation of survival functions - parametric estimation and predictive inference - parametric regression models - proportional hazard models and extensions - quality-of-life models - rank tests for comparing lifetime distributions - reliability methods - residual analysis and model diagnostics - surrogate marker processes and joint modeling of these processes with lifetime data.

Current impact factor: 0.54

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูลคืออายุการใช้งานเพื่อความก้าวหน้าและส่งเสริมวิทยาศาสตร์ทางสถิติในด้านต่างๆที่นำมาใช้จัดการกับข้อมูลอายุการใช้งานรวมถึง: สถิติประกันภัยศาสตร์ - เศรษฐศาสตร์ - วิศวกรรมวิทยาศาสตร์ - วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม - วิทยาการจัดการ - ยา - การดำเนินงานวิจัย - สาธารณสุข - สังคมและพฤติกรรม วิทยาศาสตร์ รายการต่อไปนี้บางหัวข้อที่น่าสนใจที่จะบันทึกไม่ได้มีวัตถุประสงค์ที่จะเป็น แต่เพียงผู้เดียวเพื่อบ่งชี้ถึงนโยบายของกองบรรณาธิการของการดึงดูดเอกสารที่สร้างขึ้นโดยความหลากหลายของผลประโยชน์: เร่งเวลาในความล้มเหลว - อายุการใช้งานรูปแบบเบส์ - เซ็นเซอร์และการตัด - ชั้นของ การกระจายอายุการใช้งาน - การแข่งขันแบบจำลองความเสี่ยง - กระบวนการนับอายุการใช้งานข้อมูล - กระบวนการย่อยสลาย - ความดีของพอดี - นโยบายการบำรุงรักษาและการเปลี่ยนรูปแบบ - ข้อผิดพลาดการวัด - meta-analysis ของอายุการใช้งานข้อมูล - รูปแบบสำหรับการจัดกิจกรรมหลาย - แบบจำลองสำหรับการไม่ปฏิบัติ - รุ่นความล้มเหลวหลายตัวแปร - รูปแบบของรัฐหลาย - การประมาณค่าไม่อิงพารามิเตอร์ของฟังก์ชั่นการอยู่รอด - การประมาณค่าพารามิเตอร์และการอนุมานทำนาย - รูปแบบการถดถอยพารา - รุ่นอันตรายสัดส่วนและนามสกุล - ที่มีคุณภาพของชีวิตรูปแบบ - การทดสอบการจัดอันดับสำหรับการเปรียบเทียบการกระจายอายุการใช้งาน - วิธีการน่าเชื่อถือ - การวิเคราะห์และการวินิจฉัยที่เหลือรูปแบบ - กระบวนการเครื่องหมายตัวแทนและการสร้างแบบจำลองร่วมกันของกระบวนการเหล่านี้กับข้อมูลอายุการใช้งาน. ปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อปัจจุบัน: 0.54

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ข้อมูล ชีวิตคือการล่วงหน้าและส่งเสริมวิทยาศาสตร์ สถิติต่าง ๆที่ใช้ในเขตข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานข้อมูลรวมถึง : ศาสตร์เศรษฐศาสตร์วิศวกรรมสิ่งแวดล้อมวิทยาศาสตร์ - วิทยาศาสตร์ - วิทยาศาสตร์ - - วิจัยการจัดการการแพทย์ - สาธารณสุขปฏิบัติการ สังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์รายการต่อไปนี้เป็นบางหัวข้อปัจจุบันที่น่าสนใจในวารสารมีวัตถุประสงค์ไม่ต้องพิเศษ แต่เพื่อแสดงนโยบายของบรรณาธิการของเอกสารที่สร้างขึ้นโดยดึงดูดช่วงกว้างของผลประโยชน์ :เวลา - ชีวิตแบบเบส์เร่งความล้มเหลวแบบ - ตัดตัด - บทเรียนของชีวิตและการกระจาย - การแข่งขันแบบจำลองความเสี่ยงกระบวนการข้อมูล - ชีวิต - นับสำหรับการย่อยสลายกระบวนการความสอดคล้อง - ซ่อม - เปลี่ยนนโยบายและรูปแบบข้อผิดพลาด - การวิเคราะห์ข้อมูล - รุ่นอายุ - หลายแบบ - หลายตัวแปรการกิจกรรมการวัดรุ่น - หลายรุ่น - สภาพตัวประมาณค่าฟังก์ชันการอยู่รอด - การประมาณค่าพารามิเตอร์และการอนุมาน - ทำนายแบบถดถอยเชิง - รุ่นภัยสัดส่วนและนามสกุล - รุ่น - เครื่องมือทดสอบอันดับสำหรับชีวิต - วิธีการ - การเปรียบเทียบการวิเคราะห์ความเชื่อถือได้ที่เหลือและรูปแบบการวินิจฉัย - กระบวนการเครื่องหมายร่วมของตัวแทนและแบบจำลองเหล่านี้ข้อมูลอายุการใช้งาน

ปัจจุบันผลกระทบปัจจัย : 0.54