報告書番号

L07005

タイトル（和文）

階層ベイズモデルを用いたデマンド故障確率推定のための事前分布選択指針

タイトル（英文）

Selection of Prior Distributions for Estimation of Failures on Demands by Use of the Hierarchical Bayes Model

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

階層ベイズ手法によるデマンド故障確率推定のための事前分布選択指針を確立した。ベータ事前分布を選択する場合、二項パラメータの事後分布は超事前分布の選択に強く影響される一方で、ロジスティック正規事前分布を選択する場合、観測データによる事前分布の更新が強く現れることが明らかとなった。このため、パラメータ推定のためには、ベータ事前分布よりもロジスティック正規事前分布を使用することを推奨する。米国原子力プラントにおける補助注水系起動失敗確率を計算することにより、この指針の妥当性を検証した。

概要 （英文）

The selection rule of prior distributions for estimation of failures on demands by use of the hierarchical Bayes method is established. It is observed that while posterior distributions of binomial parameters are sensitive to choice of hyperprior distributions when conjugate beta priors are selected, when non-conjudate logistic-normal priors are selected, update of the priors by observed data can significantly appear. It is suggested that the logistic-normal priors, rather than the beta priors, be employed for the parameter estimation. We demonstrate validity of the rule by calculating failures to start of motor-driven segments of the auxiliary feed water systems in nuclear power plants in USA.

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