Size and power properties of some tests in the Birnbaum-Saunders regression model
Birnbaum-Saunders分布已被非常有效地用于模拟疲劳材料的失效时间和模拟寿命数据。本文给出了Birnbaum-Saunders回归模型中似然比、Wald、score和梯度检验统计量的非零分布函数在Pitman替代序列下的渐近展开式，直到$n^{-1/2}$阶.所有四个统计量的渐近分布得到检验的回归参数的子集和检验的形状参数。蒙特卡罗模拟，以比较这些测试的有限样本性能。我们还提出了一个经验的应用。
2010-05-18 stat.ME
Birnbaum-Saunders Distribution: A Review of Models, Analysis and Applications
Birnbaum和Saunders引入了一个双参数寿命分布来模拟循环应力下金属的疲劳寿命。从那时起，广泛的工作已经做了这个模型提供不同的解释，建设，推广，推理方法，并扩展到二元，多元和矩阵变量的情况下。已经发表了200多篇论文和一本研究专著，描述了所有这些方面和发展。在本文中，我们提供了一个详细的审查，所有这些发展，并在同一时间指出几个开放的问题，可以考虑进一步研究。
2018-05-17 stat.ME
On a length-biased Birnbaum-Saunders regression model applied to meteorological data
长度偏置的Birnbaum-Saunders分布在环境科学中是有用的和实用的。本文首先给出了长度有偏Birnbaum-Saunders分布的一些新性质，证明了它的参数之一是众数，并且它是双峰分布。然后，我们介绍了一个新的回归模型的基础上，这种分布。我们实现了用极大似然法进行参数估计，逼近区间估计，并考虑了三种类型的残差。详细的蒙特卡罗研究进行了评估的性能的似然为基础的估计，置信区间和经验分布的残差。最后，我们用一个真实的气象数据集说明了所提出的回归模型。
2020-12-27 stat.ME
Small-sample corrections for score tests in Birnbaum-Saunders regressions
在本文中，我们处理的问题进行准确的小样本推理的Birnbaum-Saunders回归模型，这可能是有用的建模寿命或可靠性数据。我们推导出一个Bartlett型校正的得分测试和数值比较，通常的得分测试，似然比检验和Bartlett校正版本的校正测试。我们的模拟结果表明，我们提出的校正测试是更可靠的比其他测试。
2010-07-15 stat.ME
Improved Likelihood Inference in Birnbaum-Saunders Regressions
Birnbaum-Saunders回归模型常用于可靠性研究。我们解决的问题，在这类模型中进行推理时，观察的数量是小的。我们证明了当样本量较小时，似然比检验趋于自由，并且我们得到了一个校正因子，它减小了检验的样本量失真。这种修正使检验的误差率随着样本量的增加而消失得更快。数值结果表明，在有限样本情况下，改进的似然比检验比通常的似然比检验更可靠。我们还提出了一个经验的应用。
2009-04-22 stat.ME
Testing hypotheses in the Birnbaum-Saunders distribution under type-II censored samples
双参数Birnbaum-Saunders分布已成功地用于模拟疲劳失效时间。虽然删失是典型的可靠性和生存的研究，很少有工作已发表的分析删失数据的这种分布。本文研究了在II型右删失样本下Birnbaum-Saunders分布的两个参数的检验推断问题。似然比统计量和最近提出的统计量，梯度统计量，提供了一个方便的框架，统计推断在这种情况下，因为他们不需要获得，估计或反转的信息矩阵，这是一个优点，在涉及删失数据的问题。为了研究和比较似然比和梯度检验的有限样本性能，进行了广泛的蒙特卡罗模拟研究。我们的数值结果表明，梯度测试应该是首选。三个经验的应用。
2010-09-10 stat.ME
Zero-adjusted Birnbaum-Saunders regression model
本文介绍了零调整的Birnbaum-Saunders回归模型。这个新模型推广了至少七个Birnbaum-Saunders回归模型。这种建模的思想是将零处的退化分布与Birnbaum-Saunders分布混合。除了考虑多余零的能力之外，零调整的Birnbaum-Saunders分布还为右偏数据产生了一个有吸引力的建模结构。在该模型中，Birnbaum-Saunders分布的平均值和精度参数以及零的概率可以通过链接函数与线性和/或非线性预测因子相关。我们推导出一种类型的残差进行诊断分析和扰动计划，以确定那些观察施加不寻常的影响估计过程。最后，两个实际数据的应用程序显示了该模型的潜力。
2018-02-01 stat.AP stat.ME
Finite Mixture of Birnbaum-Saunders distributions using the $k$ bumps algorithm
混合模型由于其广泛的应用近年来在统计学中得到了广泛的关注。本文讨论了具有G分量的Birnbaum-Saunders分布的有限混合模型，作为Balakrishnan等人（2011）只考虑两个分量的工作的重要补充。我们的建议，使适当的多模态的情况下具有更大的灵活性，其中与G组件的模型的可识别性被证明和EM算法的混合参数的极大似然（ML）估计开发，其中k-bumps算法被用作初始化策略中的期望最大化算法。k-bumps算法作为初始化工具的性能进行了评估，通过仿真实验。此外，经验信息矩阵的解析推导出占标准误，和自助程序的混合物中的组件的数量进行测试的假设。最后，我们进行模拟研究和分析两个真实的数据集，以说明所提出的方法的实用性。
2017-08-01 stat.ME
A new unit-bimodal distribution based on correlated Birnbaum-Saunders random variables
本研究提出一种基于相关Birnbaum-Saunders随机变量比值的单位区间新型分布，推导了其分布函数、矩等统计量的表达式，算出对称情形下的应力-强度概率，并给出两个应用方向。
2024-11-04 math.PR stat.ME
Length-biased Birnbaum-Saunders quantile regression with application to water evaporation
University of Brasília（巴西利亚大学）；Federal University of Pelotas（佩洛塔斯联邦大学）
提出基于长度偏差Birnbaum-Saunders分布的分位数回归模型，通过重新参数化直接解释协变量对响应变量条件分位数的影响，并应用于巴西气象数据。
2026-05-25 stat.AP stat.ME
A New Generalized Birnbaum-Saunders Regression Model: Inference, Diagnostics, and Applications
University of Brasilia（巴西利亚大学）；Federal University of Campina Grande（坎皮纳格兰德联邦大学）
本文提出一种基于GAMLSS框架的广义Birnbaum-Saunders回归模型，将协变量效应纳入所有三个参数，其中一参数直接解释为中位数，采用最大似然估计和Wald检验，模拟和实际应用验证了其灵活性和有效性。
2026-09-21 stat.ME
Scale-mixture Birnbaum-Saunders quantile regression models applied to personal accident insurance data
人身意外保险数据的建模一直是保险文献中一个非常相关的话题。这类数据往往表现出正偏态和重尾。在这项工作中，我们提出了一个新的分位数回归模型的基础上的规模混合Birnbaum-Saunders分布建模的人身意外保险数据。通过期望最大化算法得到模型参数的最大似然估计。两个蒙特卡罗模拟研究使用R软件进行。第一项研究的目的是分析期望最大化算法的性能，以获得最大似然估计，随机分位数和广义Cox-Snell残差。在第二个模拟研究中，的Wald，似然比，得分和梯度测试的大小和权力进行了评估。这两项模拟研究是在考虑不同的感兴趣分位数和样本量的情况下进行的。最后，一个真实的保险数据集进行了分析，以说明所提出的方法。
2023-03-20 stat.CO stat.ME
Poisson-Birnbaum-Saunders Regression Model for Clustered Count Data
同一集群/组中的受试者之间的独立性的前提在实践中往往失败，依赖于这种站不住脚的假设的模型可能产生误导性的结果。为了克服这个严重的缺陷，我们引入了一个新的回归模型来处理过度分散和相关的聚类计数。为了解释集群内的相关性，我们提出了一个泊松回归模型，其中同一集群内的观测值由相同的潜在随机效应驱动，该随机效应遵循Birnbaum-Saunders分布，其中参数控制个体之间的依赖强度。这种新的多变量计数模型被称为离散泊松Birnbaum-Saunders（CPBS）回归。如本文所示，CPBS模型是解析易处理的，它的力矩结构可以显式地得到。参数的估计是通过极大似然方法，并期望最大化（EM）算法也开发。仿真结果来评估我们提出的估计有限样本的性能。我们还讨论了用于检查模型充分性的诊断工具。一个经验性的应用程序有关的个人住院病人到医院急诊室，从医疗支出小组调查（MEPS）进行的美国卫生研究和质量署，说明了我们提出的方法的实用性。
2022-02-21 stat.AP stat.ME
On Birnbaum-Saunders Inference
Birnbaum-Saunders分布，也称为疲劳寿命分布，经常用于可靠性研究。我们得到调整的Birnbaum-Saunders配置文件似然函数。对于形状和尺度参数，获得了似然函数的修改版本，即，我们将形状参数视为感兴趣的，而将尺度参数视为讨厌的，然后考虑这样的情况，其中感兴趣的是在以讨厌的方式进入建模的形状参数的情况下对尺度参数执行推断。通过极大化相应的调整后的似然函数得到修正的轮廓极大似然估计。我们提出了不同的估计和相关的似然比检验的有限样本行为的数值证据。结果有利于调整估计和测试，我们建议。本文中获得的轮廓似然调整的一个新的方面是，它们产生改进的点估计和测试。当对形状参数进行推断时，两个轮廓似然调整工作良好，并且其中一个在对尺度参数执行假设检验推断时显示出优越的行为。两个经验的应用程序进行了简要介绍。
2008-04-06 math.ST stat.ME stat.TH
A new class of fatigue life distributions
本文引入了由Birnbaum-Saunders分布和幂级数分布复合而成的Birnbaum-Saunders幂级数分布类。新的一类分布有两个参数的伯恩鲍姆-桑德斯分布作为一个特殊情况。所提出的类的风险率函数可以是递增的和倒置的浴缸形状。我们提供了重要的数学性质，如矩，顺序统计量，参数估计和推断的大样本。对新类的三种特殊情况进行了详细的研究。我们说明了新的分布的实用性，通过两个应用程序的真实数据集。
2012-12-06 math.ST stat.ME stat.TH
On a quantile autoregressive conditional duration model applied to high-frequency financial data
自回归条件持续期（ACD）模型主要用于处理两个连续事件之间的时间产生的数据。这些模型通常是指定在一个随时间变化的条件均值或中位数持续时间。在本文中，我们放宽这一假设，并考虑一个条件分位数的方法，以方便不同的分位数建模。所提出的ACD分位数模型是基于一个倾斜版本的Birnbaum-Saunders分布，它提供了更好的拟合的尾部比传统的Birnbaum-Saunders分布，除了推进实现的期望条件最大化（ECM）算法。进行蒙特卡罗模拟研究，以评估模型的行为以及参数估计方法，并评估一种形式的残差。一个真实的金融交易数据集进行了分析，以说明所提出的方法。
2021-09-08 econ.EM stat.ME
A New Approach to the Nonparametric Behrens-Fisher Problem with Compatible Confidence Intervals
本文针对非参数Behrens-Fisher问题提出一种基于Mann-Whitney效应方差比的新检验方法，能更有效控制第一类错误率，并构造了覆盖率更优的兼容置信区间。
2025-04-08 stat.ME
