Improved estimation of the lower percentiles of material properties

Abstract

Estimating lower percentiles in reliability for medium-density fiberboard is an important issue for manufacturers for better assessing and improving manufacturing processes, plus for guiding better product warranties while seeking lower costs. Since data may be sparse or costly in the lower tails, estimation of these percentiles may be difficult. Bootstrapping provides a helpful solution for interval estimation of lower percentiles when other approaches fail or are not as realistic. This computer intensive resampling technique estimates more accurately the true standard error of any population parameter, not just percentiles. Bootstrapping can be used for parametric models or indeed nonparametric settings when parametric models are not appropriate. This paper shows the usefulness of bootstrap methods to better assess the key quality metric of internal bond (IB or tensile strength) of medium-density fiberboard (MDF) in the critical lower percentiles when data are limited.

Estimating confidence lower bounds of Weibull lower percentiles with small samples in material reliability analysis

“…Edward ve diğ. [9], küçük örneklem hacimlerinde bir malzemenin çekme dayanımı iç bağı için kritik alt yüzdeliklerinin tahmininde bootstrap yöntemlerinin kullanırlılığı üzerine çalışmışlardır. Lv ve diğ.…”

“…İki parametreli Weibull dağılımına dayalı malzeme güvenilirlik hesaplamalarının yapılabilmesi için öncelikle modele ilişkin parametre ve yüzdeliklerin tahmin edilmesi gerekir. Özellikle Weibull alt yüzdeliklerin tahmini güvenilirlik analizi çalışmaları için oldukça önemlidir; çünkü alt yüzdelikler garanti analizi, hızlandırılmış ömür testleri, normal kullanım sırasında erken arızaları anlama, risk azaltma, spesifikasyon sınırlarının iyileştirilmesi, üretim maliyetlerini düşürülmesi ve pahalı ürün hatası şikayetlerinden kaçınma gibi konularda araştırmacıya önemli bilgiler vermektedir [9]. Weibull alt yüzdelik değeri ( ), güvenilirlik hesaplamalarında küçük bir hata olasılığına karşılık gelir ve bu olasılık Eşitlik (3)'teki gibi ifade edilir.…”

Robustly Estimating Lower Percentiles When Observations Are Costly

“…See Kim and Kuo (2003), Kuo, Chien, and Kim (1998), and Kuo et al (2000) for more on the importance of percentile estimation. Edwards, Guess, and Young (2011) and Edwards et al (2013) considered the estimation of lower percentiles of strength to failure data via bootstrapping techniques. In this article, we investigate the estimation of lower percentiles for two important MDF product types defined as type 1 and type 5.…”

<b>Sampling sufficiency of the anatomical characteristics of Brazilian hardwood using the resampling method

“…Bootstrap is an intensive computational method based on resampling of original data that aims to improve inferences in small sampling (EDWARDS et al, 2011). Instead of supposing a restrictive hypothesis, such as known theoretical distributions, an empiric distribution of the sample is used to perform inferences (GRUNKEMEIER;WU, 2004;EDWARDS et al, 2011).…”

“…Therefore, the versatility and the precision of the Bootstrap method (EDWARDS et al, 2011) enables the evaluation of sampling sufficiency to infer anatomical characteristics of forest species, since these sampling sizes still have not been clearly defined. For example, 35 measurements per sample were used by Malan and Hoom (1992) and Denardi and Marchiori (2005) to characterise the anatomy of fibres or tracheids.…”