TY - JOUR A1 - Rodríguez-Entrena, Macario A1 - Schuberth, Florian A1 - Gelhard, Carsten T1 - Assessing statistical differences between parameters estimates in Partial Least Squares path modeling JF - Quality & Quantity N2 - Structural equation modeling using partial least squares (PLS-SEM) has become a main-stream modeling approach in various disciplines. Nevertheless, prior literature still lacks a practical guidance on how to properly test for differences between parameter estimates. Whereas existing techniques such as parametric and non-parametric approaches in PLS multi-group analysis solely allow to assess differences between parameters that are estimated for different subpopulations, the study at hand introduces a technique that allows to also assess whether two parameter estimates that are derived from the same sample are statistically different. To illustrate this advancement to PLS-SEM, we particularly refer to a reduced version of the well-established technology acceptance model. KW - Testing parameter difference KW - Bootstrap KW - Confidence interval KW - Practitioner's guide KW - Statistical misconception KW - Consistent partial least squares Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-226403 VL - 52 IS - 1 ER - TY - THES A1 - Kann, Lennart T1 - Statistical Failure Prediction with an Account for Prior Information T1 - Statistische Vorhersage von Ausfällen unter Berücksichtigung von Vorinformationen N2 - Prediction intervals are needed in many industrial applications. Frequently in mass production, small subgroups of unknown size with a lifetime behavior differing from the remainder of the population exist. A risk assessment for such a subgroup consists of two steps: i) the estimation of the subgroup size, and ii) the estimation of the lifetime behavior of this subgroup. This thesis covers both steps. An efficient practical method to estimate the size of a subgroup is presented and benchmarked against other methods. A prediction interval procedure which includes prior information in form of a Beta distribution is provided. This scheme is applied to the prediction of binomial and negative binomial counts. The effect of the population size on the prediction of the future number of failures is considered for a Weibull lifetime distribution, whose parameters are estimated from censored field data. Methods to obtain a prediction interval for the future number of failures with unknown sample size are presented. In many applications, failures are reported with a delay. The effects of such a reporting delay on the coverage properties of prediction intervals for the future number of failures are studied. The total failure probability of the two steps can be decomposed as a product probability. One-sided confidence intervals for such a product probability are presented. N2 - Vorhersageintervalle werden in vielen industriellen Anwendungen benötigt. In Massenproduktionen entstehen regelmäßig kleine Untergruppen von unbekannter Größer, welche ein anderes Lebensdauerverhalten als die übrige Population besitzen. Eine Risikoeinschätzung für eine solche Untergruppe besteht aus zwei Schritten: i) der Schätzung der Größe dieser Untergruppe und ii) der Schätzung des Lebensdauerverhaltens dieser Untergruppe. Diese Arbeit behandelt diese beiden Schritte. Eine effiziente Methode zur Schätzung der Größe der Untergruppe wird vorgestellt und mit anderen Methoden verglichen. Vorhersageintervalle unter Vorinformation in Form einer Betaverteilung werden dargelegt. Das Schema wird für die Vorhersage binomialer und negativ binomialer Zufallsvariablen angewandt. Der Effekt der Populationsgröße auf die Vorhersage der Anzahl von zukünftigen Ausfällen wird für eine Weibull Verteilung betrachtet, deren Parameter auf Basis von zensierten Felddaten geschätzt werden. Methoden um Vorhersageintervalle bei unbekannter Populationsgröße zu bestimmen werden dargelegt. In vielen Anwendungen werden Ausfälle mit einem Verzug gemeldet. Die Effekte eines solchen Meldeverzugs auf die Überdeckungseigenschaften von Vorhersageintervallen für die Anzahl an zukünftigen Ausfällen werden untersucht. Die Gesamtausfallwahrscheinlichkeit aus den zwei Schritten kann in eine Produktwahrscheinlichkeit zerlegt werden. Einseitige Konfidenzintervalle für eine solche Produktwahrscheinlichkeit werden dargelegt. KW - Konfidenzintervall KW - Statistik KW - Weibull-Verteilung KW - Vorhersagbarkeit KW - A-priori-Wissen KW - Prediction interval KW - Confidence interval KW - Prior information KW - Weibull distribution KW - Mathematik KW - Binomialverteilung Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-205049 ER -