Mgr. Petr Novák, Ph.D.

Publikace

Diagnostické metody pro model zrychleného času

Autoři
Rok
2017
Publikováno
Informační bulletin České statistické společnosti. 2017, 28(1), 12-20. ISSN 1210-8022.
Typ
Článek
Anotace
Regresní model zrychleného času umožňuje interpretovat závislost doby přežití jedince na vysvětlujících proměnných za přítomnosti cenzorování. V příspěvku zkoumáme diagnostické metody pro tento model a rozšiřujeme možnosti testování dobré shody modelu s daty. Využíváme jak postupy založené na reziduích lineární regrese modifikovaných pro cenzorovaná data, tak teorii čítacích procesů. Na simulovaných příkladech zkoumáme vlastnosti popsaných metod v různých situacích.

Predicting the Life Expectancy of Railway Fail-safe Signaling Systems Using Dynamic Models with Censoring

Rok
2017
Publikováno
2017 IEEE International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Soc., 2017. p. 329-339. ISBN 978-1-5386-0592-9.
Typ
Stať ve sborníku
Anotace
In the presented work we predict the life expectancy of multi-part railway fail-safe signaling systems. The monitored electronic track circuits detect train locations and movement in real time, and issue alerts and warnings to prevent collisions. Based on 10 years of failure reports from the manufacturer of systems used by Czech railroads, we establish estimates of time-to-failure distributions of their components. We modify and apply survival models for censored data with various parameters for which we propose and compare new estimators. Both left and right time-based censoring of the data is considered. This approach allows us to include in the analysis components that were in operation before the study started, as well as components that were functional after the end of the study. Special attention is paid to the correct treatment of missing and incomplete data in the analyzed reports. We compare models with constant and variable failure rates. Hypotheses testing methodology is used to select a model with the best fit for the analyzed data.