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 - TY - THES A1 - Lurz, Kristina T1 - Confidence and Prediction under Covariates and Prior Information T1 - Konfidenz- und Prognoseintervalle unter Kovariaten und Vorinformation N2 - The purpose of confidence and prediction intervals is to provide an interval estimation for an unknown distribution parameter or the future value of a phenomenon. In many applications, prior knowledge about the distribution parameter is available, but rarely made use of, unless in a Bayesian framework. This thesis provides exact frequentist confidence intervals of minimal volume exploiting prior information. The scheme is applied to distribution parameters of the binomial and the Poisson distribution. The Bayesian approach to obtain intervals on a distribution parameter in form of credibility intervals is considered, with particular emphasis on the binomial distribution. An application of interval estimation is found in auditing, where two-sided intervals of Stringer type are meant to contain the mean of a zero-inflated population. In the context of time series analysis, covariates are supposed to improve the prediction of future values. Exponential smoothing with covariates as an extension of the popular forecasting method exponential smoothing is considered in this thesis. A double-seasonality version of it is applied to forecast hourly electricity load under the use of meteorological covariates. Different kinds of prediction intervals for exponential smoothing with covariates are formulated. N2 - Konfidenz- und Prognoseintervalle dienen der Intervallschätzung unbekannter Verteilungsparameter und künftiger Werte eines Phänomens. In vielen Anwendungen steht Vorinformation über einen Verteilungsparameter zur Verfügung, doch nur selten wird außerhalb von bayesscher Statistik davon Gebrauch gemacht. In dieser Dissertation werden exakte frequentistische Konfidenzintervalle unter Vorinformation kleinsten Volumens dargelegt. Das Schema wird auf Verteilungsparameter für die Binomial- und die Poissonverteilung angewandt. Der bayessche Ansatz von Intervallen für Verteilungsparameter wird in Form von Vertrauensintervallen behandelt, mit Fokus auf die Binomialverteilung. Anwendung findet Intervallschätzung in der Wirtschaftsprüfung, wo zweiseitige Intervalle vom Stringer-Typ den Mittelwert in Grundgesamtheiten mit vielen Nullern enthalten sollen. Im Zusammenhang mit Zeitreihenanalyse dienen Kovariaten der Verbesserung von Vorhersagen zukünftiger Werte. Diese Arbeit beschäftigt sich mit exponentieller Glättung mit Kovariaten als eine Erweiterung der gängigen Prognosemethode der exponentiellen Glättung. Eine Version des Modells, welche doppelte Saison berücksichtigt, wird in der Prognose des stündlichen Elektrizitätsbedarfs unter Zuhilfenahme von meteorologischen Variablen eingesetzt. Verschiedene Arten von Prognoseintervallen für exponentielle Glättung mit Kovariaten werden beschrieben. KW - Konfidenzintervall KW - A-priori-Wissen KW - Binomialverteilung KW - Exponential smoothing KW - Prognose KW - Zero-inflation KW - Audit sampling KW - Credibility interval KW - Prediction interval KW - Exponential smoothing with covariates Y1 - 2015 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:20-opus-122748 ER -