A cumulative residual inaccuracy measure for coherent systems at component level and under nonhomogeneous poisson processes (2022)
- Authors:
- Autor USP: BUENO, VANDERLEI DA COSTA - IME
- Unidade: IME
- DOI: 10.1017/S0269964820000637
- Subjects: SUFICIÊNCIA; TEORIA DA INFORMAÇÃO; ENTROPIA; PROCESSOS DE POISSON
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Probability in the Engineering and Informational Sciences
- ISSN: 0269-9648
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 36, n. 2, p. 294-319, 2022
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
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ABNT
BUENO, Vanderlei da Costa e BALAKRISHNAN, Narayanaswamy. A cumulative residual inaccuracy measure for coherent systems at component level and under nonhomogeneous poisson processes. Probability in the Engineering and Informational Sciences, v. 36, n. 2, p. 294-319, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1017/S0269964820000637. Acesso em: 01 abr. 2026. -
APA
Bueno, V. da C., & Balakrishnan, N. (2022). A cumulative residual inaccuracy measure for coherent systems at component level and under nonhomogeneous poisson processes. Probability in the Engineering and Informational Sciences, 36( 2), 294-319. doi:10.1017/S0269964820000637 -
NLM
Bueno V da C, Balakrishnan N. A cumulative residual inaccuracy measure for coherent systems at component level and under nonhomogeneous poisson processes [Internet]. Probability in the Engineering and Informational Sciences. 2022 ; 36( 2): 294-319.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1017/S0269964820000637 -
Vancouver
Bueno V da C, Balakrishnan N. A cumulative residual inaccuracy measure for coherent systems at component level and under nonhomogeneous poisson processes [Internet]. Probability in the Engineering and Informational Sciences. 2022 ; 36( 2): 294-319.[citado 2026 abr. 01 ] Available from: https://doi.org/10.1017/S0269964820000637 - An inaccuracy measure between non-explosive point processes with applications to Markov chains
- Asymptotic reliability of a linearly connected system with an infinite number of components
- Preservation of non-parametric distributions classes under a system signature point process
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- Martingale version of multistate monotone systems component importance
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