Table of Contents
Content Page
List of Figures xi
List of Tables xii
Chapter 1: Introduction
1.1 Aims . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.3 Notation and Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.4 Increasing (Decreasing) Failure Rate . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.5 Mean Residual Lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.1 Construction of the test Statistic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.5.2 Decreasing (Increasing) MRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.5.2.1 Testing against DMRL alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.6 Variance Residual Lifetime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.1 Decreasing (Increasing) VRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.6.1.1 Testing DVRL (IVRL) against Exponentiality . . . . . . . . . 8
1.7 Increasing Failure Rate Average . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.7.1 Testing against IFRA alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.8 New Better than Used . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.9 New Better than Used in Expectation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.10 New Better than Used in Convex Ordering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.10.1 Testing against NBUC alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.11 Net Decreasing VRL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.11.1 Testing NDVRL against Exponentiality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.12 Implication between Classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.13 Increasing Mean Doubly Truncated . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.14 Increasing Variance Doubly Truncated . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.15 Literature . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Chapter 2: Shock and Damage Models in Reliability Theory
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2 Renewal Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.2.1 Renewal Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.2.2 Poisson Process . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.3 Shock Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.4. Damage Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.4.1 Cumulative Damage Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.4.2 Independent Damage Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Chapter3: Renewal Increasing Mean Residual Life Distributions: An age Replacement Model with Hypothesis Testing Application
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2 Basic definitions and properties . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.3 Moment inequality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.4 Testing exponentiality against RIMRLshock alternatives . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.5 Power Simulation and numerical examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.5.1. Simulated Power Studies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
3.6 Numerical examples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
Appendix A:
R Programs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
-
Simulated percentile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . … . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
-
The empirical power estimate . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
-
Simulation Weibull . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
-
Simulation Gamma . . . . . . . . . . . . . . .. .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
-