Xây dựng chương trình kiểm định giả thuyết thống kê phi tham số trong đánh giá độ tin cậy của phương tiện đường sắt

  • Nguyễn Đức Toàn

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Đỗ Đức Tuấn

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
Email: ddtuan@utc.edu.vn
Từ khóa: Xây dựng chương trình, kiểm định giả thuyết, phi tham số, đánh giá độ tin cậy, phương tiện đường sắt

Tóm tắt

Trong quá trình đánh giá độ tin cậy của các đối tượng nói chung và phương tiện đường sắt nói riêng, cần xác định các đặc trưng của mẫu như giá trị trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số biến động v.v. Khi sử dụng mẫu được chọn ra từ một tổng thể, các đặc trưng này được sử dụng để ước lượng các đặc trưng tương ứng của tổng thể, ngoài ra chúng còn được coi là một giả thuyết và cần phải đánh giá xem một giả thuyết nào đó của tổng thể là đúng hay sai. Việc tìm ra kết luận để bác bỏ hay chấp nhận một giả thuyết được gọi là kiểm định giả thuyết. Bài toán kiểm định giả thuyết thống kê là một bài toán lớn và quan trọng của thống kê toán học, bao gồm kiểm định giả thuyết thống kê có tham số và phi tham số, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, việc ứng dụng các phương pháp này trong đánh giá độ tin cậy của các đối tượng cơ khí nói chung và phương tiện đường sắt nói riêng cho từng trường hợp cụ thể, còn ít được đề cập. Vì vậy, trên trên cơ sở lý thuyết kiểm nghiệm giả thuyết thống kê phi tham số, đã tiến hành xây dựng các chương trình tính toán tương ứng và ứng dụng các chương trình đó cho một số bài toán cụ thể trong quá trình đánh giá độ tin cậy của phương tiện đường sắt

Tài liệu tham khảo

[1]. Phan Văn Khôi, Cơ sở đánh giá độ tin cậy, NXB Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, 2001.
[2]. Đỗ Đức Tuấn, Độ tin cậy và tuổi bền máy, NXB Giao thông vận tải, Hà Nội, 2013.
[3]. S. Chandra, M. M. Agarwal, Railway Engineering, Oxford University Press, The United Kingdom, 2007.
[4]. Q. Mahboob, E. Zio, Handbook of RAMS in Railway Systems - Theory and Practice, CRC Press, The United States, 2018.
[5]. A. P. Patra, Maintenance Decision Support Models for Railway Infrastructure using RAMS & LCC Analyses, Doctoral Thesis, Lulea University of Technology, Sweden, 2009.
[6]. M. G. Park, Integration of RAMS management into railway systems engineering, Doctoral Thesis, University of Birmingham, The United Kingdom, 2013.
[7]. V. Profillidis, Railway Management and Engineering, Routledge, The United Kingdom, 2016. https://doi.org/10.4324/9781315245362
[8]. S. Woo, Reliability Design of Mechanical Systems- A Guide for Mechanical and Civil Engineers, Springer, Germany, 2017. https://doi.org/10.1007/978-3-319-50829-0
[9]. A.Д. Пузанков, Надёжность конструций локомотивов. MИИТ. Москва, 1999.
[10]. A.Д. Пузанков, Надёжность локомотивов. MИИТ. Москва, 2006.
[11]. Tống Đình Quỳ, Giáo trình xác suất thống kê, NXB Bách khoa - Hà Nội, 2007.
[12]. Nguyễn Thống, Phương pháp định lượng trong quản lý, NXB Thống kê, 1998.
[13]. Nguyễn Thống, Thống kê ứng dụng trong quản lý kỹ thuật, Trường Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia Tp. HCM, 2001.
[14]. Nguyễn Cao Văn, Trần Thái Ninh, Giáo trình lý thuyết xác suất & thống kê toán, NXB Thống kê, Hà Nội, 2004.
[15]. T.T. Soong, Fundamentals of Probability and Statistics for Engineers, Wiley, The United States, 2004.
[16]. D. S. Moore, G. P. McCabe, B. A. Craig, Introduction to the Practice of Statistics, W. H. Freeman, The United States, 2016.
[17]. J. A. Rice, Mathematical Statistics and Data Analysis, Cengage Learning, The United States, 2006.
[18]. A. Papoulis, Probability and Statistics, Pearson, The United Kingdom, 1989.

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
17/06/2023
Nhận bài sửa
20/03/2024
Chấp nhận đăng
31/03/2024
Xuất bản
15/04/2024
Chuyên mục
Công trình khoa học
Số lần xem tóm tắt
83
Số lần xem bài báo
50