scholarly journals MODELLING UNCERTAINTIES IN ASSESSING RISKS TO STRUCTURES CAUSED BY ACCIDENTAL EXPLOSIONS/NEAPIBRĖŽTUMŲ MODELIAVIMAS VERTINANT AVARINIŲ SPROGIMŲ RIZIKĄ PASTATAMS

2001 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 89-98
Author(s):  
Egidijus Rytas Vaidogas
Keyword(s):  
Bayesian Approach ◽  
Hazard Functions ◽  
Modelling Uncertainties

Siūloma procedūra avarinių sprogimų mechaninių poveikių neapibrėžtumams kiekybiškai įvertinti. Nagrinėjamas pavojingasis reiškinys yra dėl avarinių dujų nuotėkių susidarančių degių ir sprogių debesų detonacija ir jos sukeliama sprogimo banga. Sprogimų poveikių intensyvumai yra apibūdinami tikimybinei rizikos analizei įprastomis pavojaus funkcijomis (angl. hazard functions). Galutinis siūlomosios procedūros taikymo rezultatas yra pavojaus funkcijų parinkimas statistinių imčių, sukurtų stochastinio modeliavimo būdu, pagrindu. Taikomas Monte Karlo metodas, o modeliuojami nepalankieji reiškiniai, kurių eskalacija baigiasi dujų ir oro misinio debesies detonacija. Siūlomos procedūros taikymo rezultatai leidžia įvertinti dinamines apkrovas, galinčias veikti tiriamą (vertinamą konstrukcinę sistemą įvykus aptariamo tipo sprogimui. Teoriu požiūriu siūloma procedūra remiasi tikimybinės rizikos analizės metodologija, kuri vadinama klasikiniu Bėjeso požiūriu (angl. classical Bayesian approach). Teigiama, kad sprendžiant nagrinėjamą problemą yra sunku išsiversti be Bėjeso požiūrio, nes pavojaus funkcijas tenka parinkti labai ribotos statistinės informacijos sąlygomis. Taikant procedūrą operuojama stochastiniais (angl. aleatory) ir pažintiniais (angl. epistemic) neapibrėžtumais. Skaiciuojant pagal procedūros algoritmą neapibrėžtumai, susiję su sprogimų pavojaus funkcijomis, yra išreiškiami per ,žemesnio" lygio neapibrėžtumus, apibūdinančius tuos reikškinius, kurių eskalacija gali baigtis sprogimu. Pastebėta, kad šiems neapibrėžtumams kokybiškai išreiksti turima daug daugiau statistinės informacijos, nei neapibrėžtumams, tiesiogiai susijusiems su mechaniniais sprogimo bangos poveikiais konkreciai konstrukcinei sistemai. Numatoma praktinio procedūros taikymo sritis yra pavojingųjų dujų ūkio objektų rizikos analizė. Procedūra leidžia įvertinti tų objektų pavojingumą vertinamai (projektuojamai) konstrukcinei sistemai.

scholarly journals A Bayesian Approach to Competing Risks Model with Masked Causes of Failure and Incomplete Failure Times

2020 ◽  
Vol 2020 ◽  
pp. 1-7
Author(s):  
Yosra Yousif ◽  
Faiz A. M. Elfaki ◽  
Meftah Hrairi ◽  
Oyelola A. Adegboye
Keyword(s):  
Competing Risks ◽  
Bayesian Approach ◽  
Survival Data ◽  
Failure Time ◽  
Production Engineering ◽  
Hazard Functions ◽  
Interval Censored ◽  
Gamma Processes ◽  
The Impact ◽  
Causes Of Failure

We present a Bayesian approach for analysis of competing risks survival data with masked causes of failure. This approach is often used to assess the impact of covariates on the hazard functions when the failure time is exactly observed for some subjects but only known to lie in an interval of time for the remaining subjects. Such data, known as partly interval-censored data, usually result from periodic inspection in production engineering. In this study, Dirichlet and Gamma processes are assumed as priors for masking probabilities and baseline hazards. Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique is employed for the implementation of the Bayesian approach. The effectiveness of the proposed approach is illustrated with simulated and production engineering applications.

Verbal statistical learning: Prior knowledge impacts word identification but not metacognition

2020 ◽  
Author(s):  
Laetitia Zmuda ◽  
Charlotte Baey ◽  
Paolo Mairano ◽  
Anahita Basirat
Keyword(s):  
Task Performance ◽  
Prior Knowledge ◽  
Statistical Learning ◽  
Cognitive Processes ◽  
Bayesian Approach ◽  
Word Identification ◽  
Artificial Language ◽  
Artificial Languages ◽  
Transitional Probabilities ◽  
Fully Bayesian

It is well-known that individuals can identify novel words in a stream of an artificial language using statistical dependencies. While underlying computations are thought to be similar from one stream to another (e.g. transitional probabilities between syllables), performance are not similar. According to the “linguistic entrenchment” hypothesis, this would be due to the fact that individuals have some prior knowledge regarding co-occurrences of elements in speech which intervene during verbal statistical learning. The focus of previous studies was on task performance. The goal of the current study is to examine the extent to which prior knowledge impacts metacognition (i.e. ability to evaluate one’s own cognitive processes). Participants were exposed to two different artificial languages. Using a fully Bayesian approach, we estimated an unbiased measure of metacognitive efficiency and compared the two languages in terms of task performance and metacognition. While task performance was higher in one of the languages, the metacognitive efficiency was similar in both languages. In addition, a model assuming no correlation between the two languages better accounted for our results compared to a model where correlations were introduced. We discuss the implications of our findings regarding the computations which underlie the interaction between input and prior knowledge during verbal statistical learning.

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document