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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Mean Residual Life (MRL)

The quantity $E{X-t \mid X>t}, t \geq 0$ is called the mean residual life (time) for the r.v. $X$.
The r.v. $X$ is said to have increasing mean residual life IMRL if $E(X)<\infty$ and $$ r(t)=E{X-t \mid X>t}=\frac{\int_t^{\infty} R(x) d x}{R(t)}
$$
is increasing in $t>0$.
Note that an exponential distribution with mean $\mu$ has a constant mean residual life, equal to $\mu$ and has a constant hazard rate equal to $1 / \mu$.
Analogous definitions can be given for discrete r.v.’s.
Note that $h(t)$ and $r(t)$ are connected by the relation
$$
h(t)=\frac{1+r^{\prime}(t)}{r(t)} .
$$

Definition: Let $X$, the life time of a unit or component, have d.f. $F(\cdot)$ and complementary d.f. $R(x)$ $=1-F(x)$. Then the component is said to be New Better (Worse) than used NBU (NWU) if
$$
{1-F(x+y)} \leq(\geq)[{1-F(x)}{1-F(y)}] \text {. }
$$
In other words, a unit is NBU (NWU) if the survival probability of a unit aged $x$ is less (greater) than the corresponding survival probability of a new unit.

The component is said to be New Better (Worse) than Used in Expectation NBUE (NWUE) if
$$
r(t)=\frac{\int_t^{\infty} R(x) d x}{R(t)} \leq(\geq) E(X)=r(0)
$$
In other words, a unit is NBUE (NWUE) if the conditional expectation of the residual life of a unit at age $t$ is less (greater) than the expectation of the life time of new unit, that is, $r(t) \leq(\geq) r(0)=E(X)$.

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Further Properties

The MRL function $r(t)$ is related to the survivor function $R(t)$ by the relations
$$
r(t)=\frac{1}{R(t)} \int_t^{\infty} R(x) d x
$$
and
$$
R(t)=\exp \left[-\int_0^t \frac{1+r^{\prime}(x)}{r(x)} d x\right]
$$
A set of necessary and sufficient conditions for a function $r(t), t \geq 0$ to be an MRL function are:
(i) $r(t) \geq 0$
(ii) $r^{\prime}(t) \geq-1$
(iii) $\lim _{t \rightarrow 0}\left{\frac{r(t)}{t \ln t}\right}=0$.
[For proof refer to Swartz, G.B., The mean residual lifetime function, IEEE Trans. Rel. R-22, 108-9 (1973)]

Both the hazard rate function $h(t)$ and the mean residual life function $r(t)$ are indicators of aging; though they look similar, there are essential differences.

While the hazard rate function takes into account the immediate future (in assessing component failure or service completion), the mean residual life takes into account the complete future life. This can be seen from the following.
We have
and
$$
\begin{aligned}
h(t) R(t) & =-\frac{d}{d t} R(t) \
& =f(t), \text { when the distribution has p.d.f. } f(\cdot) \
r(t) R(t) & =\int_0^{\infty} R(x) d x .
\end{aligned}
$$

The r.h.s. of the former relation depends on the probability law at the point $t$ only, whereas the r.h.s. of the latter relation depends on the probability law at all points in the interval $(t, \infty)$. For example, consider as lifetime distribution the uniform distribution in $[a, b]$. Then
$$
\begin{aligned}
f(x) & =\frac{1}{b-a}, \quad a \leq x \leq b \
& =0, \text { otherwise. }
\end{aligned}
$$
We get
$$
\begin{aligned}
h(t) & =0, \quad 0 \leq t \leq a \
& =\frac{1}{b-t}, a<t \leq b
\end{aligned}
$$

and
$$
\begin{aligned}
r(t) & =\frac{a+b}{2}-t, \quad 0 \leq t \leq a \
& =\frac{1}{2}(b-t), a \leq t \leq b .
\end{aligned}
$$
In the interval $[0, a]$, the hazard rate function $h(t)$ does not give any indication of wearout; the actual age cannot be obtained from the hazard rate function prior to the point $a$. The MRL function $r(t)$ gives a more descriptive measure of the process of aging than the hazard rate function.

It has been shown that white IHF implies DMRL, the latter does not imply the former, so that the class of IHF distributions forms a proper subset of the class of DMRL distributions. For further results, see Muth $(1977,1980)$.

随机过程代写

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Mean Residual Life (MRL)

数量$E{X-t \mid X>t}, t \geq 0$称为rv $X$的平均剩余寿命(时间)。
rv $X$据说有增加平均剩余寿命IMRL如果$E(X)<\infty$和$$ r(t)=E{X-t \mid X>t}=\frac{\int_t^{\infty} R(x) d x}{R(t)}
$$
正在增加$t>0$。
请注意，平均值为$\mu$的指数分布具有恒定的平均剩余寿命，等于$\mu$，并且具有恒定的危险率，等于$1 / \mu$。
对于离散的r.v也可以给出类似的定义。
注意，$h(t)$和$r(t)$是通过关系连接起来的
$$
h(t)=\frac{1+r^{\prime}(t)}{r(t)} .
$$

定义:让单位或部件的寿命$X$有d.f. $F(\cdot)$和互补d.f. $R(x)$$=1-F(x)$。如果该组件比使用过的NBU (NWU)更好(更差)，则称其为新组件
$$
{1-F(x+y)} \leq(\geq)[{1-F(x)}{1-F(y)}] \text {. }
$$
换句话说，如果老化$x$的单位的生存概率小于(大于)相应的新单位的生存概率，则该单位为NBU (NWU)。

如果该组件是新的，则比预期NBUE (NWUE)中使用的更好(更差)
$$
r(t)=\frac{\int_t^{\infty} R(x) d x}{R(t)} \leq(\geq) E(X)=r(0)
$$
换句话说，如果一个机组在$t$龄时剩余寿命的条件期望小于(大于)新机组寿命的期望，即$r(t) \leq(\geq) r(0)=E(X)$，则该机组为NBUE (NWUE)。

数学代写|随机过程代写Stochastic Porcess代考|Further Properties

MRL函数$r(t)$通过关系与幸存者函数$R(t)$相关联
$$
r(t)=\frac{1}{R(t)} \int_t^{\infty} R(x) d x
$$
和
$$
R(t)=\exp \left[-\int_0^t \frac{1+r^{\prime}(x)}{r(x)} d x\right]
$$
函数$r(t), t \geq 0$成为MRL函数的一组充分必要条件是:
(i) $r(t) \geq 0$
(ii) $r^{\prime}(t) \geq-1$
(iii) $\lim _{t \rightarrow 0}\left{\frac{r(t)}{t \ln t}\right}=0$。
[参考Swartz, g.b.，《平均剩余寿命函数》，IEEE译。Rel. R-22, 108-9 (1973)]

危害率函数$h(t)$和平均剩余寿命函数$r(t)$都是老化的指标;虽然它们看起来很相似，但有本质的区别。

当危险率函数考虑到不久的将来(在评估部件失效或服务完成时)时，平均剩余寿命考虑到完整的未来寿命。这可以从以下几点看出。
我们有
和
$$
\begin{aligned}
h(t) R(t) & =-\frac{d}{d t} R(t) \
& =f(t), \text { when the distribution has p.d.f. } f(\cdot) \
r(t) R(t) & =\int_0^{\infty} R(x) d x .
\end{aligned}
$$

前一种关系的r.h.s.仅取决于$t$点上的概率规律，而后一种关系的r.h.s.取决于$(t, \infty)$区间内所有点上的概率规律。例如，将$[a, b]$中的均匀分布视为生命周期分布。然后
$$
\begin{aligned}
f(x) & =\frac{1}{b-a}, \quad a \leq x \leq b \
& =0, \text { otherwise. }
\end{aligned}
$$
我们得到
$$
\begin{aligned}
h(t) & =0, \quad 0 \leq t \leq a \
& =\frac{1}{b-t}, a<t \leq b
\end{aligned}
$$

和
$$
\begin{aligned}
r(t) & =\frac{a+b}{2}-t, \quad 0 \leq t \leq a \
& =\frac{1}{2}(b-t), a \leq t \leq b .
\end{aligned}
$$
在$[0, a]$区间，危险率函数$h(t)$没有给出任何磨损的指示;实际年龄不能从$a$点之前的危险率函数中得到。MRL函数$r(t)$比危险率函数更能描述老化过程。

研究表明，白色IHF暗示着DMRL，而后者并不暗示着前者，因此IHF类分布形成了DMRL类分布的适当子集。欲了解更多结果，请参阅Muth $(1977,1980)$。

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线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。