id	sid	tid	token	lemma	pos
ijassa-572	1	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	1	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	1	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	1	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	1	5	2018	2018	NUM
ijassa-572	1	6	;	;	PUNCT
ijassa-572	1	7	4:39–51	4:39–51	NUM
ijassa-572	1	8	http://ijassa.ipu.ru/index.php/ijassa/article/view/572	http://ijassa.ipu.ru/index.php/ijassa/article/view/572	PROPN
ijassa-572	1	9	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	1	10	of	of	ADP
ijassa-572	1	11	stress	stress	NOUN
ijassa-572	1	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	1	13	strength	strength	NOUN
ijassa-572	1	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	1	15	for	for	ADP
ijassa-572	1	16	quasi	quasi	NOUN
ijassa-572	1	17	lindley	lindley	PROPN
ijassa-572	1	18	distribution	distribution	PROPN
ijassa-572	1	19	m.m	m.m	PROPN
ijassa-572	1	20	.	.	PROPN
ijassa-572	1	21	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	1	22	el	el	PROPN
ijassa-572	1	23	-	-	PROPN
ijassa-572	1	24	din1	din1	PROPN
ijassa-572	1	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	26	a.	a.	PROPN
ijassa-572	1	27	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	1	28	1∗	1∗	NUM
ijassa-572	1	29	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	30	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	1	31	h.	h.	PROPN
ijassa-572	1	32	elmeghawry2	elmeghawry2	PROPN
ijassa-572	1	33	1	1	NUM
ijassa-572	1	34	dep	dep	NOUN
ijassa-572	1	35	.	.	PROPN
ijassa-572	1	36	of	of	ADP
ijassa-572	1	37	mathematics	mathematic	NOUN
ijassa-572	1	38	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	39	faculty	faculty	NOUN
ijassa-572	1	40	of	of	ADP
ijassa-572	1	41	science	science	NOUN
ijassa-572	1	42	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	43	al	al	PROPN
ijassa-572	1	44	-	-	PUNCT
ijassa-572	1	45	azhar	azhar	PROPN
ijassa-572	1	46	university	university	PROPN
ijassa-572	1	47	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	48	egypt	egypt	PROPN
ijassa-572	1	49	2	2	NUM
ijassa-572	1	50	faculty	faculty	NOUN
ijassa-572	1	51	of	of	ADP
ijassa-572	1	52	engineering	engineering	NOUN
ijassa-572	1	53	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	54	benha	benha	VERB
ijassa-572	1	55	university	university	NOUN
ijassa-572	1	56	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	57	egypt	egypt	PROPN
ijassa-572	1	58	received	receive	VERB
ijassa-572	1	59	april	april	PROPN
ijassa-572	1	60	14	14	NUM
ijassa-572	1	61	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	62	2018	2018	NUM
ijassa-572	1	63	;	;	PUNCT
ijassa-572	1	64	revised	revise	VERB
ijassa-572	1	65	october	october	PROPN
ijassa-572	1	66	17	17	NUM
ijassa-572	1	67	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	68	2018	2018	NUM
ijassa-572	1	69	;	;	PUNCT
ijassa-572	1	70	published	publish	VERB
ijassa-572	1	71	december	december	PROPN
ijassa-572	1	72	31	31	NUM
ijassa-572	1	73	,	,	PUNCT
ijassa-572	1	74	2018	2018	NUM
ijassa-572	1	75	abstract	abstract	NOUN
ijassa-572	1	76	:	:	PUNCT
ijassa-572	1	77	this	this	DET
ijassa-572	1	78	paper	paper	NOUN
ijassa-572	1	79	discussed	discuss	VERB
ijassa-572	1	80	the	the	DET
ijassa-572	1	81	problem	problem	NOUN
ijassa-572	1	82	of	of	ADP
ijassa-572	1	83	estimating	estimating	NOUN
ijassa-572	1	84	of	of	ADP
ijassa-572	1	85	the	the	DET
ijassa-572	1	86	stress	stress	NOUN
ijassa-572	1	87	-	-	PUNCT
ijassa-572	1	88	strength	strength	NOUN
ijassa-572	1	89	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	1	90	r	r	NOUN
ijassa-572	1	91	=	=	SYM
ijassa-572	1	92	pr(y	pr(y	ADJ
ijassa-572	1	93	<	<	X
ijassa-572	1	94	x	x	X
ijassa-572	1	95	)	)	PUNCT
ijassa-572	1	96	.	.	PUNCT
ijassa-572	2	1	it	it	PRON
ijassa-572	2	2	is	be	AUX
ijassa-572	2	3	assumed	assume	VERB
ijassa-572	2	4	that	that	SCONJ
ijassa-572	2	5	the	the	DET
ijassa-572	2	6	strength	strength	NOUN
ijassa-572	2	7	of	of	ADP
ijassa-572	2	8	a	a	DET
ijassa-572	2	9	system	system	NOUN
ijassa-572	2	10	x	x	NOUN
ijassa-572	2	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	2	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	2	13	the	the	DET
ijassa-572	2	14	environmental	environmental	ADJ
ijassa-572	2	15	stress	stress	NOUN
ijassa-572	2	16	applied	apply	VERB
ijassa-572	2	17	on	on	ADP
ijassa-572	2	18	it	it	PRON
ijassa-572	2	19	y	y	NOUN
ijassa-572	2	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	2	21	follow	follow	VERB
ijassa-572	2	22	the	the	DET
ijassa-572	2	23	quasi	quasi	PROPN
ijassa-572	2	24	lindley	lindley	PROPN
ijassa-572	2	25	distribution(qld	distribution(qld	PROPN
ijassa-572	2	26	)	)	PUNCT
ijassa-572	2	27	.	.	PUNCT
ijassa-572	3	1	stress	stress	NOUN
ijassa-572	3	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	3	3	strength	strength	NOUN
ijassa-572	3	4	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	3	5	is	be	AUX
ijassa-572	3	6	studied	study	VERB
ijassa-572	3	7	using	use	VERB
ijassa-572	3	8	the	the	DET
ijassa-572	3	9	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	3	10	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	3	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	3	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	3	13	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	3	14	estimations	estimation	NOUN
ijassa-572	3	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	4	1	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	4	2	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	4	3	interval	interval	NOUN
ijassa-572	4	4	for	for	ADP
ijassa-572	4	5	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	4	6	is	be	AUX
ijassa-572	4	7	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	4	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	5	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	5	2	estimations	estimation	NOUN
ijassa-572	5	3	were	be	AUX
ijassa-572	5	4	proposed	propose	VERB
ijassa-572	5	5	using	use	VERB
ijassa-572	5	6	two	two	NUM
ijassa-572	5	7	different	different	ADJ
ijassa-572	5	8	methods	method	NOUN
ijassa-572	5	9	:	:	PUNCT
ijassa-572	5	10	importance	importance	NOUN
ijassa-572	5	11	sampling	sample	VERB
ijassa-572	5	12	technique	technique	NOUN
ijassa-572	5	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	5	14	and	and	CCONJ
ijassa-572	5	15	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	5	16	technique	technique	NOUN
ijassa-572	5	17	via	via	ADP
ijassa-572	5	18	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	5	19	-	-	PUNCT
ijassa-572	5	20	hastings	hasting	NOUN
ijassa-572	5	21	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	5	22	,	,	PUNCT
ijassa-572	5	23	under	under	ADP
ijassa-572	5	24	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	5	25	loss	loss	NOUN
ijassa-572	5	26	function	function	NOUN
ijassa-572	5	27	(	(	PUNCT
ijassa-572	5	28	squared	square	VERB
ijassa-572	5	29	error	error	NOUN
ijassa-572	5	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	5	31	and	and	CCONJ
ijassa-572	5	32	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	5	33	loss	loss	NOUN
ijassa-572	5	34	functions	function	NOUN
ijassa-572	5	35	(	(	PUNCT
ijassa-572	5	36	linex	linex	ADJ
ijassa-572	5	37	,	,	PUNCT
ijassa-572	5	38	general	general	ADJ
ijassa-572	5	39	entropy	entropy	PROPN
ijassa-572	5	40	)	)	PUNCT
ijassa-572	5	41	.	.	PUNCT
ijassa-572	6	1	the	the	DET
ijassa-572	6	2	behaviors	behavior	NOUN
ijassa-572	6	3	of	of	ADP
ijassa-572	6	4	the	the	DET
ijassa-572	6	5	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	6	6	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	6	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	6	8	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	6	9	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	6	10	of	of	ADP
ijassa-572	6	11	stress	stress	NOUN
ijassa-572	6	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	6	13	strength	strength	NOUN
ijassa-572	6	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	6	15	have	have	AUX
ijassa-572	6	16	been	be	AUX
ijassa-572	6	17	studied	study	VERB
ijassa-572	6	18	through	through	ADP
ijassa-572	6	19	the	the	DET
ijassa-572	6	20	monte	monte	PROPN
ijassa-572	6	21	carlo	carlo	PROPN
ijassa-572	6	22	simulation	simulation	PROPN
ijassa-572	6	23	study	study	PROPN
ijassa-572	6	24	.	.	PUNCT
ijassa-572	7	1	finally	finally	ADV
ijassa-572	7	2	analysis	analysis	NOUN
ijassa-572	7	3	of	of	ADP
ijassa-572	7	4	a	a	DET
ijassa-572	7	5	real	real	ADJ
ijassa-572	7	6	data	datum	NOUN
ijassa-572	7	7	set	set	NOUN
ijassa-572	7	8	has	have	AUX
ijassa-572	7	9	also	also	ADV
ijassa-572	7	10	been	be	AUX
ijassa-572	7	11	presented	present	VERB
ijassa-572	7	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	8	1	keywords	keyword	NOUN
ijassa-572	8	2	:	:	PUNCT
ijassa-572	8	3	quasi	quasi	NOUN
ijassa-572	8	4	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	8	5	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	8	6	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	7	stress	stress	NOUN
ijassa-572	8	8	-	-	PUNCT
ijassa-572	8	9	strength	strength	NOUN
ijassa-572	8	10	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	8	11	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	12	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	8	13	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	8	14	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	8	15	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	16	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	8	17	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	8	18	interval	interval	NOUN
ijassa-572	8	19	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	20	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	8	21	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	8	22	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	23	importance	importance	NOUN
ijassa-572	8	24	sampling	sample	VERB
ijassa-572	8	25	technique	technique	NOUN
ijassa-572	8	26	;	;	PUNCT
ijassa-572	8	27	mcmc	mcmc	NOUN
ijassa-572	8	28	technique	technique	NOUN
ijassa-572	8	29	via	via	ADP
ijassa-572	8	30	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	8	31	-	-	PUNCT
ijassa-572	8	32	hastings	hasting	NOUN
ijassa-572	8	33	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	8	34	.	.	PUNCT
ijassa-572	9	1	1	1	X
ijassa-572	9	2	.	.	X
ijassa-572	9	3	introduction	introduction	NOUN
ijassa-572	9	4	the	the	DET
ijassa-572	9	5	stress	stress	NOUN
ijassa-572	9	6	-	-	PUNCT
ijassa-572	9	7	strength	strength	NOUN
ijassa-572	9	8	models	model	NOUN
ijassa-572	9	9	have	have	AUX
ijassa-572	9	10	been	be	AUX
ijassa-572	9	11	widely	widely	ADV
ijassa-572	9	12	used	use	VERB
ijassa-572	9	13	for	for	ADP
ijassa-572	9	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	9	15	design	design	NOUN
ijassa-572	9	16	of	of	ADP
ijassa-572	9	17	systems	system	NOUN
ijassa-572	9	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	10	1	in	in	ADP
ijassa-572	10	2	these	these	DET
ijassa-572	10	3	models	model	NOUN
ijassa-572	10	4	the	the	DET
ijassa-572	10	5	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	10	6	is	be	AUX
ijassa-572	10	7	defined	define	VERB
ijassa-572	10	8	as	as	ADP
ijassa-572	10	9	the	the	DET
ijassa-572	10	10	probability	probability	NOUN
ijassa-572	10	11	that	that	SCONJ
ijassa-572	10	12	the	the	DET
ijassa-572	10	13	strength	strength	NOUN
ijassa-572	10	14	is	be	AUX
ijassa-572	10	15	larger	large	ADJ
ijassa-572	10	16	than	than	ADP
ijassa-572	10	17	the	the	DET
ijassa-572	10	18	stress	stress	NOUN
ijassa-572	10	19	r	r	NOUN
ijassa-572	10	20	=	=	PUNCT
ijassa-572	10	21	pr(y	pr(y	ADJ
ijassa-572	10	22	<	<	X
ijassa-572	10	23	x	x	X
ijassa-572	10	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	10	25	.	.	PUNCT
ijassa-572	11	1	as	as	SCONJ
ijassa-572	11	2	the	the	DET
ijassa-572	11	3	strength	strength	NOUN
ijassa-572	11	4	x	x	X
ijassa-572	11	5	is	be	AUX
ijassa-572	11	6	larger	large	ADJ
ijassa-572	11	7	than	than	ADP
ijassa-572	11	8	the	the	DET
ijassa-572	11	9	stress	stress	PROPN
ijassa-572	11	10	y	y	PROPN
ijassa-572	11	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	11	12	the	the	DET
ijassa-572	11	13	system	system	NOUN
ijassa-572	11	14	work	work	VERB
ijassa-572	11	15	efficiently	efficiently	ADV
ijassa-572	11	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	11	17	otherwise	otherwise	ADV
ijassa-572	11	18	the	the	DET
ijassa-572	11	19	the	the	DET
ijassa-572	11	20	system	system	NOUN
ijassa-572	11	21	fails	fail	VERB
ijassa-572	11	22	.	.	PUNCT
ijassa-572	12	1	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	12	2	of	of	ADP
ijassa-572	12	3	stress	stress	NOUN
ijassa-572	12	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	12	5	strength	strength	NOUN
ijassa-572	12	6	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	12	7	was	be	AUX
ijassa-572	12	8	studied	study	VERB
ijassa-572	12	9	by	by	ADP
ijassa-572	12	10	several	several	ADJ
ijassa-572	12	11	authors	author	NOUN
ijassa-572	12	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	12	13	for	for	ADP
ijassa-572	12	14	example	example	NOUN
ijassa-572	12	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	12	16	stress	stress	NOUN
ijassa-572	12	17	-	-	PUNCT
ijassa-572	12	18	strength	strength	NOUN
ijassa-572	12	19	model	model	NOUN
ijassa-572	12	20	and	and	CCONJ
ijassa-572	12	21	its	its	PRON
ijassa-572	12	22	generalizations	generalization	NOUN
ijassa-572	12	23	has	have	AUX
ijassa-572	12	24	been	be	AUX
ijassa-572	12	25	discussed	discuss	VERB
ijassa-572	12	26	in	in	ADP
ijassa-572	12	27	[	[	X
ijassa-572	12	28	10	10	NUM
ijassa-572	12	29	]	]	PUNCT
ijassa-572	12	30	.	.	PUNCT
ijassa-572	13	1	the	the	DET
ijassa-572	13	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	13	3	of	of	ADP
ijassa-572	13	4	r	r	NOUN
ijassa-572	13	5	when	when	SCONJ
ijassa-572	13	6	x	x	PRON
ijassa-572	13	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	13	8	y	y	PROPN
ijassa-572	13	9	are	be	AUX
ijassa-572	13	10	normally	normally	ADV
ijassa-572	13	11	distributed	distribute	VERB
ijassa-572	13	12	was	be	AUX
ijassa-572	13	13	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	13	14	by	by	ADP
ijassa-572	13	15	church	church	NOUN
ijassa-572	13	16	and	and	CCONJ
ijassa-572	13	17	harris	harris	PROPN
ijassa-572	14	1	[	[	X
ijassa-572	14	2	7	7	NUM
ijassa-572	14	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	14	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	15	1	krishnamoorthy	krishnamoorthy	PROPN
ijassa-572	15	2	et	et	PROPN
ijassa-572	15	3	al	al	PROPN
ijassa-572	15	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	16	1	[	[	X
ijassa-572	16	2	11	11	NUM
ijassa-572	16	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	16	4	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	16	5	an	an	DET
ijassa-572	16	6	inference	inference	NOUN
ijassa-572	16	7	on	on	ADP
ijassa-572	16	8	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	16	9	in	in	ADP
ijassa-572	16	10	two	two	NUM
ijassa-572	16	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	16	12	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	16	13	exponential	exponential	ADJ
ijassa-572	16	14	stress	stress	NOUN
ijassa-572	16	15	-	-	PUNCT
ijassa-572	16	16	strength	strength	NOUN
ijassa-572	16	17	model	model	NOUN
ijassa-572	16	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	17	1	al	al	PROPN
ijassa-572	17	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	17	3	mutairi	mutairi	PROPN
ijassa-572	17	4	et	et	PROPN
ijassa-572	17	5	al	al	PROPN
ijassa-572	17	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	18	1	[	[	X
ijassa-572	18	2	1	1	NUM
ijassa-572	18	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	18	4	2	2	NUM
ijassa-572	18	5	]	]	PUNCT
ijassa-572	18	6	presented	present	VERB
ijassa-572	18	7	the	the	DET
ijassa-572	18	8	stress	stress	NOUN
ijassa-572	18	9	-	-	PUNCT
ijassa-572	18	10	strength	strength	NOUN
ijassa-572	18	11	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	18	12	for	for	ADP
ijassa-572	18	13	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	18	14	and	and	CCONJ
ijassa-572	18	15	weighted	weight	VERB
ijassa-572	18	16	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	18	17	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	18	18	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	18	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	19	1	stress	stress	NOUN
ijassa-572	19	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	19	3	strength	strength	NOUN
ijassa-572	19	4	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	19	5	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	19	6	for	for	ADP
ijassa-572	19	7	generalized	generalized	ADJ
ijassa-572	19	8	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	19	9	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	19	10	has	have	AUX
ijassa-572	19	11	been	be	AUX
ijassa-572	19	12	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	19	13	by	by	ADP
ijassa-572	19	14	singh	singh	PROPN
ijassa-572	19	15	et	et	PROPN
ijassa-572	19	16	al	al	PROPN
ijassa-572	19	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	20	1	[	[	X
ijassa-572	20	2	18	18	NUM
ijassa-572	20	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	20	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	21	1	recentely	recentely	PROPN
ijassa-572	21	2	khan	khan	PROPN
ijassa-572	21	3	and	and	CCONJ
ijassa-572	21	4	jan	jan	PROPN
ijassa-572	22	1	[	[	X
ijassa-572	22	2	9	9	NUM
ijassa-572	22	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	22	4	studied	study	VERB
ijassa-572	22	5	the	the	DET
ijassa-572	22	6	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	22	7	of	of	ADP
ijassa-572	22	8	stress	stress	NOUN
ijassa-572	22	9	-	-	PUNCT
ijassa-572	22	10	strength	strength	NOUN
ijassa-572	22	11	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	22	12	model	model	NOUN
ijassa-572	22	13	using	use	VERB
ijassa-572	22	14	finite	finite	ADJ
ijassa-572	22	15	mixture	mixture	NOUN
ijassa-572	22	16	of	of	ADP
ijassa-572	22	17	two	two	NUM
ijassa-572	22	18	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	22	19	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	22	20	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	22	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	23	1	this	this	DET
ijassa-572	23	2	paper	paper	NOUN
ijassa-572	23	3	is	be	AUX
ijassa-572	23	4	focused	focus	VERB
ijassa-572	23	5	upon	upon	SCONJ
ijassa-572	23	6	studying	study	VERB
ijassa-572	23	7	the	the	DET
ijassa-572	23	8	problem	problem	NOUN
ijassa-572	23	9	of	of	ADP
ijassa-572	23	10	the	the	DET
ijassa-572	23	11	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	23	12	of	of	ADP
ijassa-572	23	13	the	the	DET
ijassa-572	23	14	stress	stress	NOUN
ijassa-572	23	15	-	-	PUNCT
ijassa-572	23	16	strength	strength	NOUN
ijassa-572	23	17	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	23	18	for	for	ADP
ijassa-572	23	19	the	the	DET
ijassa-572	23	20	quasi	quasi	PROPN
ijassa-572	23	21	lindley	lindley	PROPN
ijassa-572	23	22	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	23	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	23	24	qld	qld	PROPN
ijassa-572	23	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	23	26	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	23	27	by	by	ADP
ijassa-572	23	28	shanker	shanker	PROPN
ijassa-572	23	29	et	et	PROPN
ijassa-572	23	30	al	al	PROPN
ijassa-572	23	31	.	.	PUNCT
ijassa-572	24	1	[	[	X
ijassa-572	24	2	17	17	NUM
ijassa-572	24	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	24	4	of	of	ADP
ijassa-572	24	5	which	which	PRON
ijassa-572	24	6	the	the	DET
ijassa-572	24	7	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	24	8	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	24	9	is	be	AUX
ijassa-572	24	10	a	a	DET
ijassa-572	24	11	particular	particular	ADJ
ijassa-572	24	12	case	case	NOUN
ijassa-572	24	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	25	1	we	we	PRON
ijassa-572	25	2	estimated	estimate	VERB
ijassa-572	25	3	the	the	DET
ijassa-572	25	4	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	25	5	of	of	ADP
ijassa-572	25	6	the	the	DET
ijassa-572	25	7	stressstrength	stressstrength	NOUN
ijassa-572	25	8	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	25	9	r	r	NOUN
ijassa-572	25	10	using	use	VERB
ijassa-572	25	11	the	the	DET
ijassa-572	25	12	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	25	13	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	25	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	25	15	and	and	CCONJ
ijassa-572	25	16	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	25	17	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	25	18	methods	method	NOUN
ijassa-572	25	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	26	1	we	we	PRON
ijassa-572	26	2	∗corresponding	∗corresponde	VERB
ijassa-572	26	3	author	author	NOUN
ijassa-572	26	4	:	:	PUNCT
ijassa-572	26	5	a	a	DET
ijassa-572	26	6	sadek@azhar.edu.eg	sadek@azhar.edu.eg	ADJ
ijassa-572	26	7	40	40	NUM
ijassa-572	26	8	m.	m.	NOUN
ijassa-572	26	9	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	26	10	el	el	PROPN
ijassa-572	26	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	26	12	din	din	PROPN
ijassa-572	26	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	26	14	a.	a.	PROPN
ijassa-572	26	15	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	26	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	26	17	shaimaa	shaimaa	PROPN
ijassa-572	26	18	elmeghawry	elmeghawry	NOUN
ijassa-572	26	19	construct	construct	VERB
ijassa-572	26	20	the	the	DET
ijassa-572	26	21	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	26	22	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	26	23	interval	interval	NOUN
ijassa-572	26	24	of	of	ADP
ijassa-572	26	25	r	r	NOUN
ijassa-572	26	26	based	base	VERB
ijassa-572	26	27	on	on	ADP
ijassa-572	26	28	the	the	DET
ijassa-572	26	29	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	26	30	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	26	31	of	of	ADP
ijassa-572	26	32	the	the	DET
ijassa-572	26	33	mle	mle	NOUN
ijassa-572	26	34	of	of	ADP
ijassa-572	26	35	r.	r.	PROPN
ijassa-572	26	36	in	in	ADP
ijassa-572	26	37	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	26	38	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	26	39	we	we	PRON
ijassa-572	26	40	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	26	41	two	two	NUM
ijassa-572	26	42	sampling	sample	VERB
ijassa-572	26	43	methods	method	NOUN
ijassa-572	26	44	(	(	PUNCT
ijassa-572	26	45	importance	importance	NOUN
ijassa-572	26	46	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	26	47	and	and	CCONJ
ijassa-572	26	48	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	26	49	)	)	PUNCT
ijassa-572	26	50	.	.	PUNCT
ijassa-572	27	1	the	the	DET
ijassa-572	27	2	qld	qld	PROPN
ijassa-572	27	3	has	have	VERB
ijassa-572	27	4	the	the	DET
ijassa-572	27	5	following	follow	VERB
ijassa-572	27	6	probability	probability	NOUN
ijassa-572	27	7	density	density	NOUN
ijassa-572	27	8	function	function	NOUN
ijassa-572	27	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	27	10	pdf	pdf	NOUN
ijassa-572	27	11	):	):	PUNCT
ijassa-572	27	12	f(x	f(x	PROPN
ijassa-572	27	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	27	14	=	=	SYM
ijassa-572	28	1	θ	θ	X
ijassa-572	28	2	α	α	NOUN
ijassa-572	29	1	+	+	NOUN
ijassa-572	29	2	1	1	NUM
ijassa-572	29	3	(	(	PUNCT
ijassa-572	29	4	α	α	NOUN
ijassa-572	29	5	+	+	X
ijassa-572	29	6	θx	θx	SYM
ijassa-572	29	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	29	8	e−θx	e−θx	PROPN
ijassa-572	29	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	29	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	29	11	1.1	1.1	NUM
ijassa-572	29	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	29	13	and	and	CCONJ
ijassa-572	29	14	the	the	DET
ijassa-572	29	15	following	follow	VERB
ijassa-572	29	16	cumulative	cumulative	ADJ
ijassa-572	29	17	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	29	18	function	function	NOUN
ijassa-572	29	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	29	20	cdf	cdf	PROPN
ijassa-572	29	21	):	):	PUNCT
ijassa-572	29	22	f	f	PROPN
ijassa-572	29	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	29	24	x	x	NOUN
ijassa-572	29	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	29	26	=	=	SYM
ijassa-572	29	27	1−	1−	NUM
ijassa-572	30	1	[	[	X
ijassa-572	30	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	30	3	1	1	NUM
ijassa-572	30	4	+	+	NUM
ijassa-572	30	5	α	α	NOUN
ijassa-572	30	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	30	7	θx	θx	NOUN
ijassa-572	30	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	30	9	α	α	NOUN
ijassa-572	31	1	+	+	NOUN
ijassa-572	31	2	1	1	NUM
ijassa-572	31	3	e−θx	e−θx	PROPN
ijassa-572	31	4	]	]	PUNCT
ijassa-572	31	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	31	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	31	7	1.2	1.2	NUM
ijassa-572	31	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	32	1	where	where	SCONJ
ijassa-572	32	2	;	;	PUNCT
ijassa-572	32	3	x	x	SYM
ijassa-572	32	4	>	>	X
ijassa-572	32	5	0	0	PROPN
ijassa-572	32	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	32	7	θ	θ	PROPN
ijassa-572	32	8	>	>	X
ijassa-572	32	9	0	0	PROPN
ijassa-572	32	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	32	11	α	α	NOUN
ijassa-572	32	12	>	>	X
ijassa-572	32	13	−1	−1	NOUN
ijassa-572	32	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	33	1	this	this	DET
ijassa-572	33	2	paper	paper	NOUN
ijassa-572	33	3	is	be	AUX
ijassa-572	33	4	organized	organize	VERB
ijassa-572	33	5	as	as	SCONJ
ijassa-572	33	6	follows	follow	VERB
ijassa-572	33	7	.	.	PUNCT
ijassa-572	34	1	in	in	ADP
ijassa-572	34	2	section	section	NOUN
ijassa-572	34	3	2	2	NUM
ijassa-572	34	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	34	5	stress	stress	NOUN
ijassa-572	34	6	-	-	PUNCT
ijassa-572	34	7	strength	strength	NOUN
ijassa-572	34	8	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	34	9	issue	issue	NOUN
ijassa-572	34	10	is	be	AUX
ijassa-572	34	11	studied	study	VERB
ijassa-572	34	12	to	to	PART
ijassa-572	34	13	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	34	14	the	the	DET
ijassa-572	34	15	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	34	16	function	function	NOUN
ijassa-572	34	17	of	of	ADP
ijassa-572	34	18	the	the	DET
ijassa-572	34	19	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	34	20	of	of	ADP
ijassa-572	34	21	qld	qld	PROPN
ijassa-572	34	22	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	34	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	35	1	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	35	2	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	35	3	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	35	4	for	for	ADP
ijassa-572	35	5	stress	stress	NOUN
ijassa-572	35	6	-	-	PUNCT
ijassa-572	35	7	strength	strength	NOUN
ijassa-572	35	8	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	35	9	is	be	AUX
ijassa-572	35	10	discussed	discuss	VERB
ijassa-572	35	11	in	in	ADP
ijassa-572	35	12	section	section	NOUN
ijassa-572	35	13	3	3	NUM
ijassa-572	35	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	35	15	asympototic	asympototic	ADJ
ijassa-572	35	16	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	35	17	interval	interval	NOUN
ijassa-572	35	18	of	of	ADP
ijassa-572	35	19	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	35	20	is	be	AUX
ijassa-572	35	21	proposed	propose	VERB
ijassa-572	35	22	in	in	ADP
ijassa-572	35	23	section	section	NOUN
ijassa-572	35	24	4	4	NUM
ijassa-572	35	25	.	.	PUNCT
ijassa-572	36	1	in	in	ADP
ijassa-572	36	2	section	section	NOUN
ijassa-572	36	3	5	5	NUM
ijassa-572	36	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	36	5	a	a	DET
ijassa-572	36	6	general	general	ADJ
ijassa-572	36	7	procedure	procedure	NOUN
ijassa-572	36	8	for	for	ADP
ijassa-572	36	9	deriving	derive	VERB
ijassa-572	36	10	the	the	DET
ijassa-572	36	11	bayesian	bayesian	ADJ
ijassa-572	36	12	estimator	estimator	NOUN
ijassa-572	36	13	of	of	ADP
ijassa-572	36	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	36	15	is	be	AUX
ijassa-572	36	16	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	36	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	36	18	wherein	wherein	SCONJ
ijassa-572	36	19	we	we	PRON
ijassa-572	36	20	applied	apply	VERB
ijassa-572	36	21	the	the	DET
ijassa-572	36	22	importance	importance	NOUN
ijassa-572	36	23	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	36	24	and	and	CCONJ
ijassa-572	36	25	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	36	26	techniques	technique	NOUN
ijassa-572	36	27	to	to	PART
ijassa-572	36	28	compute	compute	VERB
ijassa-572	36	29	the	the	DET
ijassa-572	36	30	approximation	approximation	NOUN
ijassa-572	36	31	of	of	ADP
ijassa-572	36	32	this	this	DET
ijassa-572	36	33	estimator	estimator	NOUN
ijassa-572	36	34	.	.	PUNCT
ijassa-572	37	1	section	section	NOUN
ijassa-572	37	2	6	6	NUM
ijassa-572	37	3	presented	present	VERB
ijassa-572	37	4	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	37	5	study	study	NOUN
ijassa-572	37	6	to	to	PART
ijassa-572	37	7	investigate	investigate	VERB
ijassa-572	37	8	and	and	CCONJ
ijassa-572	37	9	compare	compare	VERB
ijassa-572	37	10	the	the	DET
ijassa-572	37	11	performance	performance	NOUN
ijassa-572	37	12	of	of	ADP
ijassa-572	37	13	each	each	DET
ijassa-572	37	14	method	method	NOUN
ijassa-572	37	15	of	of	ADP
ijassa-572	37	16	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	37	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	38	1	section	section	NOUN
ijassa-572	38	2	7	7	NUM
ijassa-572	38	3	presented	present	VERB
ijassa-572	38	4	analysis	analysis	NOUN
ijassa-572	38	5	of	of	ADP
ijassa-572	38	6	a	a	DET
ijassa-572	38	7	real	real	ADJ
ijassa-572	38	8	data	datum	NOUN
ijassa-572	38	9	set	set	VERB
ijassa-572	38	10	for	for	ADP
ijassa-572	38	11	illustrative	illustrative	ADJ
ijassa-572	38	12	purposes	purpose	NOUN
ijassa-572	38	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	39	1	finally	finally	ADV
ijassa-572	39	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	39	3	conclusions	conclusion	NOUN
ijassa-572	39	4	appear	appear	VERB
ijassa-572	39	5	in	in	ADP
ijassa-572	39	6	section	section	NOUN
ijassa-572	39	7	7	7	NUM
ijassa-572	39	8	.	.	NOUN
ijassa-572	39	9	2	2	NUM
ijassa-572	39	10	.	.	X
ijassa-572	39	11	stress	stress	NOUN
ijassa-572	39	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	39	13	strength	strength	NOUN
ijassa-572	39	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	39	15	assume	assume	VERB
ijassa-572	39	16	x	x	PUNCT
ijassa-572	39	17	∼	∼	NOUN
ijassa-572	39	18	qld(θ1	qld(θ1	NOUN
ijassa-572	39	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	39	20	α1	α1	PROPN
ijassa-572	39	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	39	22	and	and	CCONJ
ijassa-572	39	23	y	y	PROPN
ijassa-572	39	24	∼	∼	NOUN
ijassa-572	39	25	qld(θ2	qld(θ2	NOUN
ijassa-572	39	26	,	,	PUNCT
ijassa-572	39	27	α2	α2	ADJ
ijassa-572	39	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	39	29	are	be	AUX
ijassa-572	39	30	independent	independent	ADJ
ijassa-572	39	31	random	random	ADJ
ijassa-572	39	32	variables	variable	NOUN
ijassa-572	39	33	with	with	ADP
ijassa-572	39	34	pdf	pdf	NOUN
ijassa-572	39	35	f(x	f(x	PROPN
ijassa-572	39	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	39	37	and	and	CCONJ
ijassa-572	39	38	g(y	g(y	NOUN
ijassa-572	39	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	39	40	,	,	PUNCT
ijassa-572	39	41	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	39	42	.	.	PUNCT
ijassa-572	40	1	then	then	ADV
ijassa-572	40	2	the	the	DET
ijassa-572	40	3	stress	stress	NOUN
ijassa-572	40	4	strength	strength	NOUN
ijassa-572	40	5	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	40	6	can	can	AUX
ijassa-572	40	7	be	be	AUX
ijassa-572	40	8	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	40	9	as	as	ADP
ijassa-572	40	10	:	:	PUNCT
ijassa-572	40	11	r	r	NOUN
ijassa-572	40	12	=	=	SYM
ijassa-572	40	13	pr(y	pr(y	ADJ
ijassa-572	40	14	<	<	X
ijassa-572	40	15	x	x	X
ijassa-572	40	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	40	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	41	1	=	=	PUNCT
ijassa-572	42	1	∫	∫	PROPN
ijassa-572	43	1	∞	∞	PROPN
ijassa-572	43	2	0	0	NUM
ijassa-572	43	3	∫	∫	PROPN
ijassa-572	43	4	x	x	SYM
ijassa-572	43	5	0	0	NUM
ijassa-572	43	6	f(x)g(y	f(x)g(y	PROPN
ijassa-572	43	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	43	8	dydx	dydx	NOUN
ijassa-572	43	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	44	1	=	=	PUNCT
ijassa-572	44	2	∫	∫	PROPN
ijassa-572	45	1	∞	∞	PROPN
ijassa-572	45	2	0	0	NUM
ijassa-572	45	3	f(x)g(x	f(x)g(x	X
ijassa-572	45	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	45	5	dx	dx	PROPN
ijassa-572	45	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	46	1	=	=	SYM
ijassa-572	46	2	∫	∫	PROPN
ijassa-572	47	1	∞	∞	NUM
ijassa-572	47	2	0	0	NUM
ijassa-572	47	3	θ1(α1	θ1(α1	NOUN
ijassa-572	47	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	47	5	θ1x	θ1x	NOUN
ijassa-572	47	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	47	7	α1	α1	NOUN
ijassa-572	47	8	+	+	CCONJ
ijassa-572	47	9	1	1	NUM
ijassa-572	47	10	e−θ1x	e−θ1x	NOUN
ijassa-572	47	11	[	[	PUNCT
ijassa-572	47	12	1−	1−	NUM
ijassa-572	47	13	[	[	PUNCT
ijassa-572	47	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	47	15	1	1	NUM
ijassa-572	47	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	47	17	α2	α2	ADJ
ijassa-572	47	18	+	+	CCONJ
ijassa-572	47	19	θ2x	θ2x	PROPN
ijassa-572	47	20	)	)	PUNCT
ijassa-572	47	21	α2	α2	PROPN
ijassa-572	47	22	+	+	CCONJ
ijassa-572	47	23	1	1	NUM
ijassa-572	47	24	e−θ2x	e−θ2x	NOUN
ijassa-572	47	25	]	]	PUNCT
ijassa-572	47	26	]	]	X
ijassa-572	47	27	dx	dx	PROPN
ijassa-572	47	28	.	.	PUNCT
ijassa-572	48	1	=	=	SYM
ijassa-572	48	2	∫	∫	PROPN
ijassa-572	49	1	∞	∞	NUM
ijassa-572	49	2	0	0	NUM
ijassa-572	49	3	θ1(α1	θ1(α1	NOUN
ijassa-572	49	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	49	5	θ1x	θ1x	NOUN
ijassa-572	49	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	49	7	α1	α1	NOUN
ijassa-572	49	8	+	+	SYM
ijassa-572	49	9	1	1	NUM
ijassa-572	49	10	e−θ1x	e−θ1x	NOUN
ijassa-572	49	11	−	−	ADP
ijassa-572	49	12	∫	∫	PROPN
ijassa-572	49	13	∞	∞	NUM
ijassa-572	49	14	0	0	NUM
ijassa-572	49	15	θ1(α1	θ1(α1	NOUN
ijassa-572	49	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	49	17	θ1x)(1	θ1x)(1	NOUN
ijassa-572	49	18	+	+	CCONJ
ijassa-572	49	19	α2	α2	ADJ
ijassa-572	49	20	+	+	CCONJ
ijassa-572	49	21	θ2x	θ2x	PROPN
ijassa-572	49	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	50	1	e−(θ1+θ2)x	e−(θ1+θ2)x	PROPN
ijassa-572	50	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	50	3	α1	α1	PROPN
ijassa-572	50	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	50	5	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	50	6	+	+	NOUN
ijassa-572	50	7	1	1	X
ijassa-572	50	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	50	9	dx	dx	PROPN
ijassa-572	50	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	51	1	=	=	SYM
ijassa-572	51	2	1−	1−	NUM
ijassa-572	51	3	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	51	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	5	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	51	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	8	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	51	9	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	10	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	51	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	13	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	51	14	+	+	NUM
ijassa-572	51	15	α1θ2	α1θ2	NOUN
ijassa-572	51	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	17	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	51	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	19	+	+	NUM
ijassa-572	51	20	α1	α1	PROPN
ijassa-572	51	21	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	22	α2	α2	ADJ
ijassa-572	51	23	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	24	1	1	NUM
ijassa-572	51	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	26	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	27	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	51	28	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	29	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	51	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	31	2	2	NUM
ijassa-572	51	32	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	33	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	34	α1	α1	PROPN
ijassa-572	51	35	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	36	1	1	NUM
ijassa-572	51	37	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	38	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	39	α2	α2	ADJ
ijassa-572	51	40	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	41	1	1	NUM
ijassa-572	51	42	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	43	(	(	PUNCT
ijassa-572	51	44	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	51	45	+	+	CCONJ
ijassa-572	51	46	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	51	47	)	)	PUNCT
ijassa-572	51	48	3	3	NUM
ijassa-572	51	49	.	.	PUNCT
ijassa-572	52	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	52	2	2.3	2.3	NUM
ijassa-572	52	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	52	4	from	from	ADP
ijassa-572	52	5	eq.(2.3	eq.(2.3	NOUN
ijassa-572	52	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	52	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	52	8	we	we	PRON
ijassa-572	52	9	noticed	notice	VERB
ijassa-572	52	10	that	that	SCONJ
ijassa-572	52	11	r	r	NOUN
ijassa-572	52	12	is	be	AUX
ijassa-572	52	13	a	a	DET
ijassa-572	52	14	function	function	NOUN
ijassa-572	52	15	of	of	ADP
ijassa-572	52	16	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	52	17	θ	θ	PROPN
ijassa-572	52	18	=	=	SYM
ijassa-572	52	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	52	20	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	52	21	,	,	PUNCT
ijassa-572	52	22	α1	α1	PROPN
ijassa-572	52	23	,	,	PUNCT
ijassa-572	52	24	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	52	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	52	26	α2	α2	PROPN
ijassa-572	52	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	52	28	.	.	PUNCT
ijassa-572	53	1	therefore	therefore	ADV
ijassa-572	53	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	53	3	for	for	ADP
ijassa-572	53	4	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	53	5	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	53	6	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	53	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	53	8	mle	mle	PROPN
ijassa-572	53	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	53	10	of	of	ADP
ijassa-572	53	11	r	r	NOUN
ijassa-572	53	12	we	we	PRON
ijassa-572	53	13	need	need	VERB
ijassa-572	53	14	to	to	PART
ijassa-572	53	15	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	53	16	the	the	DET
ijassa-572	53	17	mles	mle	NOUN
ijassa-572	53	18	of	of	ADP
ijassa-572	53	19	these	these	DET
ijassa-572	53	20	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	53	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	54	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	54	2	c	c	ADP
ijassa-572	54	3	©	©	PROPN
ijassa-572	54	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	54	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	54	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	55	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	55	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	55	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	55	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	55	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	55	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	55	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	55	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	55	9	of	of	ADP
ijassa-572	55	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	55	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	55	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	55	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	55	14	41	41	NUM
ijassa-572	55	15	3	3	NUM
ijassa-572	55	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	55	17	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	55	18	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	55	19	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	55	20	for	for	ADP
ijassa-572	55	21	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	55	22	suppose	suppose	VERB
ijassa-572	55	23	that	that	SCONJ
ijassa-572	55	24	x1	x1	PROPN
ijassa-572	55	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	26	x2	x2	PROPN
ijassa-572	55	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	28	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	29	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	30	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	32	xn	xn	PROPN
ijassa-572	55	33	is	be	AUX
ijassa-572	55	34	random	random	ADJ
ijassa-572	55	35	sample	sample	NOUN
ijassa-572	55	36	from	from	ADP
ijassa-572	55	37	qld(θ1	qld(θ1	PROPN
ijassa-572	55	38	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	39	α1	α1	PROPN
ijassa-572	55	40	)	)	PUNCT
ijassa-572	55	41	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	42	and	and	CCONJ
ijassa-572	55	43	y1	y1	INTJ
ijassa-572	55	44	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	45	y2	y2	PROPN
ijassa-572	55	46	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	47	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	48	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	49	·	·	PUNCT
ijassa-572	55	50	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	51	ym	ym	PROPN
ijassa-572	55	52	is	be	AUX
ijassa-572	55	53	random	random	ADJ
ijassa-572	55	54	sample	sample	NOUN
ijassa-572	55	55	from	from	ADP
ijassa-572	55	56	qld(θ2	qld(θ2	NOUN
ijassa-572	55	57	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	58	α2	α2	PROPN
ijassa-572	55	59	)	)	PUNCT
ijassa-572	55	60	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	61	then	then	ADV
ijassa-572	55	62	the	the	DET
ijassa-572	55	63	log	log	NOUN
ijassa-572	55	64	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	55	65	function	function	NOUN
ijassa-572	55	66	can	can	AUX
ijassa-572	55	67	be	be	AUX
ijassa-572	55	68	written	write	VERB
ijassa-572	55	69	as	as	ADP
ijassa-572	55	70	:	:	PUNCT
ijassa-572	55	71	logl(x	logl(x	PROPN
ijassa-572	55	72	,	,	PUNCT
ijassa-572	55	73	y	y	PROPN
ijassa-572	55	74	;	;	PUNCT
ijassa-572	55	75	θ	θ	X
ijassa-572	55	76	)	)	PUNCT
ijassa-572	55	77	=	=	SYM
ijassa-572	55	78	n	n	NUM
ijassa-572	55	79	log	log	NOUN
ijassa-572	55	80	(	(	PUNCT
ijassa-572	55	81	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	55	82	)	)	PUNCT
ijassa-572	56	1	+	+	NOUN
ijassa-572	56	2	m	m	VERB
ijassa-572	56	3	log	log	NOUN
ijassa-572	56	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	56	5	θ2)−	θ2)−	NOUN
ijassa-572	56	6	n	n	PRON
ijassa-572	56	7	log	log	NOUN
ijassa-572	56	8	(	(	PUNCT
ijassa-572	56	9	α1	α1	PROPN
ijassa-572	56	10	+	+	CCONJ
ijassa-572	56	11	1)−m	1)−m	NUM
ijassa-572	56	12	log	log	NOUN
ijassa-572	56	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	56	14	α2	α2	ADJ
ijassa-572	56	15	+	+	CCONJ
ijassa-572	56	16	1	1	X
ijassa-572	56	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	56	18	−θ1	−θ1	PROPN
ijassa-572	56	19	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	56	20	i=1	i=1	X
ijassa-572	56	21	xi	xi	INTJ
ijassa-572	56	22	−	−	PROPN
ijassa-572	56	23	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	56	24	m∑	m∑	PROPN
ijassa-572	56	25	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	56	26	yj	yj	PROPN
ijassa-572	57	1	+	+	PROPN
ijassa-572	57	2	n∑	n∑	PROPN
ijassa-572	57	3	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	57	4	log	log	NOUN
ijassa-572	57	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	57	6	α1	α1	PROPN
ijassa-572	57	7	+	+	CCONJ
ijassa-572	57	8	θ1xi	θ1xi	X
ijassa-572	57	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	57	10	+	+	CCONJ
ijassa-572	57	11	m∑	m∑	VERB
ijassa-572	57	12	j=1	j=1	ADJ
ijassa-572	57	13	log	log	NOUN
ijassa-572	57	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	57	15	α2	α2	PROPN
ijassa-572	57	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	57	17	θ2yj	θ2yj	NOUN
ijassa-572	57	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	57	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	58	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	58	2	3.4	3.4	NUM
ijassa-572	58	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	58	4	the	the	DET
ijassa-572	58	5	mle	mle	NOUN
ijassa-572	58	6	of	of	ADP
ijassa-572	58	7	θ	θ	PROPN
ijassa-572	58	8	=	=	SYM
ijassa-572	58	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	58	10	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	58	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	58	12	α1	α1	PROPN
ijassa-572	58	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	58	14	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	58	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	58	16	α2	α2	PROPN
ijassa-572	58	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	58	18	can	can	AUX
ijassa-572	58	19	be	be	AUX
ijassa-572	58	20	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	58	21	as	as	ADP
ijassa-572	58	22	a	a	DET
ijassa-572	58	23	solution	solution	NOUN
ijassa-572	58	24	of	of	ADP
ijassa-572	58	25	the	the	DET
ijassa-572	58	26	following	follow	VERB
ijassa-572	58	27	equations	equation	NOUN
ijassa-572	58	28	:	:	PUNCT
ijassa-572	58	29	∂l	∂l	PROPN
ijassa-572	58	30	∂θ1	∂θ1	NOUN
ijassa-572	58	31	=	=	PUNCT
ijassa-572	58	32	n	n	CCONJ
ijassa-572	58	33	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	59	1	−	−	PROPN
ijassa-572	59	2	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	60	1	i=1	i=1	X
ijassa-572	60	2	xi	xi	X
ijassa-572	61	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	61	2	n∑	n∑	ADJ
ijassa-572	61	3	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	61	4	xi	xi	ADP
ijassa-572	61	5	α1	α1	PROPN
ijassa-572	61	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	61	7	θ1xi	θ1xi	X
ijassa-572	61	8	=	=	SYM
ijassa-572	61	9	0	0	NUM
ijassa-572	61	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	61	11	∂l	∂l	VERB
ijassa-572	61	12	∂θ2	∂θ2	NOUN
ijassa-572	61	13	=	=	PUNCT
ijassa-572	62	1	m	m	VERB
ijassa-572	62	2	θ2	θ2	ADV
ijassa-572	62	3	−	−	PROPN
ijassa-572	63	1	m∑	m∑	ADP
ijassa-572	63	2	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	63	3	yj	yj	PROPN
ijassa-572	64	1	+	+	PROPN
ijassa-572	64	2	m∑	m∑	ADV
ijassa-572	64	3	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	64	4	yj	yj	PROPN
ijassa-572	64	5	α2	α2	PROPN
ijassa-572	64	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	64	7	θ2yj	θ2yj	PUNCT
ijassa-572	64	8	=	=	SYM
ijassa-572	64	9	0	0	NUM
ijassa-572	64	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	64	11	∂l	∂l	PROPN
ijassa-572	64	12	∂α1	∂α1	PROPN
ijassa-572	64	13	=	=	SYM
ijassa-572	64	14	−	−	PROPN
ijassa-572	64	15	n	n	CCONJ
ijassa-572	64	16	α1	α1	PROPN
ijassa-572	64	17	+	+	CCONJ
ijassa-572	64	18	1	1	NUM
ijassa-572	65	1	+	+	NUM
ijassa-572	65	2	n∑	n∑	ADJ
ijassa-572	65	3	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	65	4	1	1	NUM
ijassa-572	65	5	α1	α1	PROPN
ijassa-572	65	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	65	7	θ1xi	θ1xi	X
ijassa-572	65	8	=	=	SYM
ijassa-572	65	9	0	0	NUM
ijassa-572	65	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	65	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	65	12	∂l	∂l	VERB
ijassa-572	65	13	∂α2	∂α2	NOUN
ijassa-572	65	14	=	=	PUNCT
ijassa-572	65	15	−	−	NOUN
ijassa-572	65	16	m	m	VERB
ijassa-572	65	17	α2	α2	ADJ
ijassa-572	65	18	+	+	CCONJ
ijassa-572	65	19	1	1	NUM
ijassa-572	66	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	66	2	m∑	m∑	ADV
ijassa-572	66	3	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	66	4	1	1	NUM
ijassa-572	66	5	α2	α2	ADJ
ijassa-572	66	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	66	7	θ2yj	θ2yj	PUNCT
ijassa-572	66	8	=	=	SYM
ijassa-572	66	9	0	0	X
ijassa-572	66	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	67	1	solving	solve	VERB
ijassa-572	67	2	these	these	DET
ijassa-572	67	3	equations	equation	NOUN
ijassa-572	67	4	numerically	numerically	ADV
ijassa-572	67	5	using	use	VERB
ijassa-572	67	6	an	an	DET
ijassa-572	67	7	iterative	iterative	NOUN
ijassa-572	67	8	process	process	NOUN
ijassa-572	67	9	as	as	SCONJ
ijassa-572	67	10	newton	newton	PROPN
ijassa-572	67	11	raphson	raphson	NOUN
ijassa-572	67	12	to	to	PART
ijassa-572	67	13	get	get	VERB
ijassa-572	67	14	θ̂1	θ̂1	NOUN
ijassa-572	67	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	67	16	α̂1	α̂1	PRON
ijassa-572	67	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	67	18	θ̂2	θ̂2	NOUN
ijassa-572	67	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	67	20	α̂2	α̂2	PROPN
ijassa-572	67	21	,	,	PUNCT
ijassa-572	67	22	then	then	ADV
ijassa-572	67	23	the	the	DET
ijassa-572	67	24	mle	mle	NOUN
ijassa-572	67	25	of	of	ADP
ijassa-572	67	26	r	r	NOUN
ijassa-572	67	27	can	can	AUX
ijassa-572	67	28	be	be	AUX
ijassa-572	67	29	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	67	30	as	as	ADP
ijassa-572	67	31	following	follow	VERB
ijassa-572	67	32	:	:	PUNCT
ijassa-572	67	33	r̂	r̂	NOUN
ijassa-572	67	34	=	=	SYM
ijassa-572	67	35	1−	1−	NUM
ijassa-572	67	36	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	67	37	(	(	PUNCT
ijassa-572	67	38	2θ̂1θ̂2	2θ̂1θ̂2	NUM
ijassa-572	67	39	+	+	CCONJ
ijassa-572	67	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	67	41	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	67	42	+	+	X
ijassa-572	67	43	θ̂2	θ̂2	NOUN
ijassa-572	67	44	)	)	PUNCT
ijassa-572	67	45	(	(	PUNCT
ijassa-572	67	46	α̂2θ̂1	α̂2θ̂1	NOUN
ijassa-572	67	47	+	+	CCONJ
ijassa-572	67	48	α̂1θ̂2	α̂1θ̂2	VERB
ijassa-572	67	49	+	+	CCONJ
ijassa-572	67	50	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	67	51	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	68	2	α̂1	α̂1	PRON
ijassa-572	68	3	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	4	α̂2	α̂2	ADJ
ijassa-572	68	5	+	+	NOUN
ijassa-572	68	6	1	1	NUM
ijassa-572	68	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	8	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	9	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	68	10	+	+	CCONJ
ijassa-572	68	11	θ̂2	θ̂2	NOUN
ijassa-572	68	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	13	2	2	NUM
ijassa-572	68	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	15	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	16	α̂1	α̂1	PRON
ijassa-572	68	17	+	+	NOUN
ijassa-572	68	18	1	1	X
ijassa-572	68	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	20	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	21	α̂2	α̂2	NOUN
ijassa-572	68	22	+	+	NOUN
ijassa-572	68	23	1	1	NUM
ijassa-572	68	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	25	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	26	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	68	27	+	+	CCONJ
ijassa-572	68	28	θ̂2	θ̂2	NOUN
ijassa-572	68	29	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	30	3	3	NUM
ijassa-572	68	31	.	.	PUNCT
ijassa-572	68	32	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	33	3.5	3.5	NUM
ijassa-572	68	34	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	35	4	4	NUM
ijassa-572	68	36	.	.	PUNCT
ijassa-572	68	37	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	68	38	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	68	39	interval	interval	NOUN
ijassa-572	68	40	of	of	ADP
ijassa-572	68	41	r	r	NOUN
ijassa-572	68	42	the	the	DET
ijassa-572	68	43	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	68	44	variance	variance	NOUN
ijassa-572	68	45	-	-	PUNCT
ijassa-572	68	46	covariance	covariance	NOUN
ijassa-572	68	47	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	68	48	of	of	ADP
ijassa-572	68	49	all	all	DET
ijassa-572	68	50	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	68	51	can	can	AUX
ijassa-572	68	52	be	be	AUX
ijassa-572	68	53	approximated	approximate	VERB
ijassa-572	68	54	by	by	ADP
ijassa-572	68	55	the	the	DET
ijassa-572	68	56	inverse	inverse	NOUN
ijassa-572	68	57	of	of	ADP
ijassa-572	68	58	observed	observe	VERB
ijassa-572	68	59	information	information	NOUN
ijassa-572	68	60	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	68	61	,	,	PUNCT
ijassa-572	68	62	and	and	CCONJ
ijassa-572	68	63	then	then	ADV
ijassa-572	68	64	derive	derive	VERB
ijassa-572	68	65	the	the	DET
ijassa-572	68	66	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	68	67	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	68	68	of	of	ADP
ijassa-572	68	69	r̂.	r̂.	NOUN
ijassa-572	68	70	based	base	VERB
ijassa-572	68	71	on	on	ADP
ijassa-572	68	72	the	the	DET
ijassa-572	68	73	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	68	74	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	68	75	of	of	ADP
ijassa-572	68	76	r̂	r̂	NOUN
ijassa-572	68	77	,	,	PUNCT
ijassa-572	68	78	we	we	PRON
ijassa-572	68	79	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	68	80	the	the	DET
ijassa-572	68	81	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	68	82	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	68	83	interval	interval	NOUN
ijassa-572	68	84	of	of	ADP
ijassa-572	68	85	r.	r.	PROPN
ijassa-572	68	86	the	the	DET
ijassa-572	68	87	fisher	fisher	PROPN
ijassa-572	68	88	information	information	NOUN
ijassa-572	68	89	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	68	90	of	of	ADP
ijassa-572	68	91	θ	θ	PROPN
ijassa-572	68	92	=	=	SYM
ijassa-572	68	93	(	(	PUNCT
ijassa-572	68	94	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	68	95	,	,	PUNCT
ijassa-572	68	96	α1	α1	PROPN
ijassa-572	68	97	,	,	PUNCT
ijassa-572	68	98	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	68	99	,	,	PUNCT
ijassa-572	68	100	α2	α2	PROPN
ijassa-572	68	101	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	102	is	be	AUX
ijassa-572	68	103	given	give	VERB
ijassa-572	68	104	as	as	ADP
ijassa-572	68	105	:	:	PUNCT
ijassa-572	68	106	i(θ	i(θ	NUM
ijassa-572	68	107	)	)	PUNCT
ijassa-572	68	108	=	=	PUNCT
ijassa-572	69	1	−	−	NOUN
ijassa-572	69	2			PROPN
ijassa-572	69	3	e	e	X
ijassa-572	69	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	69	5	∂	∂	NUM
ijassa-572	69	6	2l	2l	NUM
ijassa-572	69	7	∂θ1	∂θ1	NOUN
ijassa-572	69	8	2	2	NUM
ijassa-572	69	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	69	10	e	e	PROPN
ijassa-572	69	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	69	12	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	69	13	∂θ1∂α1	∂θ1∂α1	X
ijassa-572	69	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	69	15	e	e	X
ijassa-572	69	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	69	17	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	69	18	∂θ1∂θ2	∂θ1∂θ2	NOUN
ijassa-572	69	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	69	20	e	e	X
ijassa-572	69	21	(	(	PUNCT
ijassa-572	69	22	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	69	23	∂θ1∂α2	∂θ1∂α2	NOUN
ijassa-572	69	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	70	1	e	e	X
ijassa-572	70	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	70	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	70	4	∂α1∂θ1	∂α1∂θ1	PROPN
ijassa-572	70	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	71	1	e	e	X
ijassa-572	71	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	71	3	∂	∂	NUM
ijassa-572	71	4	2l	2l	NUM
ijassa-572	71	5	∂α1	∂α1	PROPN
ijassa-572	71	6	2	2	NUM
ijassa-572	71	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	71	8	e	e	PROPN
ijassa-572	71	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	71	10	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	71	11	∂α1∂θ2	∂α1∂θ2	NOUN
ijassa-572	71	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	72	1	e	e	PROPN
ijassa-572	72	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	72	3	∂2l	∂2l	PROPN
ijassa-572	72	4	∂α1∂α2	∂α1∂α2	NOUN
ijassa-572	72	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	73	1	e	e	X
ijassa-572	73	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	73	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	73	4	∂θ2∂θ1	∂θ2∂θ1	VERB
ijassa-572	73	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	74	1	e	e	X
ijassa-572	74	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	74	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	74	4	∂θ2∂α1	∂θ2∂α1	NOUN
ijassa-572	74	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	75	1	e	e	X
ijassa-572	75	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	75	3	∂	∂	NUM
ijassa-572	75	4	2l	2l	NOUN
ijassa-572	75	5	∂θ2	∂θ2	DET
ijassa-572	75	6	2	2	NUM
ijassa-572	75	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	75	8	e	e	NOUN
ijassa-572	75	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	75	10	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	75	11	∂θ2∂α2	∂θ2∂α2	NOUN
ijassa-572	75	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	76	1	e	e	X
ijassa-572	76	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	76	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	76	4	∂α2∂θ1	∂α2∂θ1	ADJ
ijassa-572	76	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	77	1	e	e	X
ijassa-572	77	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	77	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	77	4	∂α2∂α1	∂α2∂α1	NOUN
ijassa-572	77	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	78	1	e	e	X
ijassa-572	78	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	78	3	∂2l	∂2l	NOUN
ijassa-572	78	4	∂α2∂θ2	∂α2∂θ2	NOUN
ijassa-572	78	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	78	6	e	e	NOUN
ijassa-572	78	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	78	8	∂	∂	NUM
ijassa-572	78	9	2l	2l	NOUN
ijassa-572	78	10	∂α2	∂α2	NOUN
ijassa-572	78	11	2	2	NUM
ijassa-572	78	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	78	13			NOUN
ijassa-572	78	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	79	1	=	=	NOUN
ijassa-572	79	2	i11	i11	PROPN
ijassa-572	79	3	i12	i12	PROPN
ijassa-572	79	4	i13	i13	PROPN
ijassa-572	79	5	i14	i14	PROPN
ijassa-572	79	6	i21	i21	PROPN
ijassa-572	79	7	i22	i22	PROPN
ijassa-572	79	8	i23	i23	PROPN
ijassa-572	79	9	i24	i24	PROPN
ijassa-572	79	10	i31	i31	PROPN
ijassa-572	79	11	i32	i32	PROPN
ijassa-572	79	12	i33	i33	VERB
ijassa-572	80	1	i34	i34	PROPN
ijassa-572	80	2	i41	i41	PROPN
ijassa-572	81	1	i42	i42	PROPN
ijassa-572	81	2	i43	i43	PROPN
ijassa-572	81	3	i44	i44	PROPN
ijassa-572	81	4			PROPN
ijassa-572	81	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	82	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	82	2	c	c	ADP
ijassa-572	82	3	©	©	PROPN
ijassa-572	82	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	82	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	82	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	83	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	83	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	83	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	83	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	83	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	83	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	83	8	42	42	NUM
ijassa-572	83	9	m.	m.	NOUN
ijassa-572	83	10	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	83	11	el	el	PROPN
ijassa-572	83	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	83	13	din	din	PROPN
ijassa-572	83	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	15	a.	a.	PROPN
ijassa-572	83	16	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	83	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	18	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	83	19	elmeghawry	elmeghawry	NOUN
ijassa-572	83	20	where	where	SCONJ
ijassa-572	83	21	:	:	PUNCT
ijassa-572	83	22	i13	i13	PROPN
ijassa-572	83	23	=	=	NOUN
ijassa-572	83	24	i31	i31	NOUN
ijassa-572	83	25	=	=	SYM
ijassa-572	83	26	0	0	NUM
ijassa-572	83	27	;	;	PUNCT
ijassa-572	83	28	i14	i14	NOUN
ijassa-572	83	29	=	=	SYM
ijassa-572	83	30	i41	i41	PROPN
ijassa-572	83	31	=	=	SYM
ijassa-572	83	32	0	0	NUM
ijassa-572	83	33	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	34	i23	i23	PROPN
ijassa-572	83	35	=	=	PROPN
ijassa-572	83	36	i32	i32	PROPN
ijassa-572	83	37	=	=	SYM
ijassa-572	83	38	0	0	NUM
ijassa-572	83	39	;	;	PUNCT
ijassa-572	83	40	i24	i24	NOUN
ijassa-572	83	41	=	=	SYM
ijassa-572	83	42	i42	i42	NOUN
ijassa-572	83	43	=	=	SYM
ijassa-572	83	44	0	0	NUM
ijassa-572	83	45	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	46	i11	i11	NOUN
ijassa-572	83	47	=	=	SYM
ijassa-572	83	48	−	−	NOUN
ijassa-572	83	49	n	n	CCONJ
ijassa-572	83	50	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	83	51	2	2	NUM
ijassa-572	83	52	−	−	NOUN
ijassa-572	83	53	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	83	54	i=1	i=1	INTJ
ijassa-572	83	55	xi	xi	ADP
ijassa-572	83	56	2	2	NUM
ijassa-572	83	57	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	58	α1	α1	PROPN
ijassa-572	83	59	+	+	CCONJ
ijassa-572	83	60	θ1xi)2	θ1xi)2	ADJ
ijassa-572	83	61	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	62	i22	i22	NOUN
ijassa-572	83	63	=	=	SYM
ijassa-572	83	64	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	83	65	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	83	66	1	1	NUM
ijassa-572	83	67	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	68	α1	α1	PROPN
ijassa-572	83	69	+	+	CCONJ
ijassa-572	83	70	θ1xi)2	θ1xi)2	ADJ
ijassa-572	83	71	−	−	NOUN
ijassa-572	83	72	n	n	CCONJ
ijassa-572	83	73	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	74	α1	α1	PROPN
ijassa-572	83	75	+	+	X
ijassa-572	83	76	1)2	1)2	NUM
ijassa-572	83	77	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	78	i33	i33	ADJ
ijassa-572	83	79	=	=	SYM
ijassa-572	83	80	−m	−m	NOUN
ijassa-572	83	81	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	83	82	2	2	NUM
ijassa-572	83	83	−	−	NOUN
ijassa-572	83	84	m∑	m∑	ADP
ijassa-572	83	85	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	83	86	yj	yj	PROPN
ijassa-572	83	87	2	2	PROPN
ijassa-572	83	88	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	89	α2	α2	PROPN
ijassa-572	83	90	+	+	CCONJ
ijassa-572	83	91	θ2yj)2	θ2yj)2	ADJ
ijassa-572	83	92	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	93	i44	i44	PROPN
ijassa-572	83	94	=	=	PUNCT
ijassa-572	83	95	m∑	m∑	CCONJ
ijassa-572	83	96	j=1	j=1	NOUN
ijassa-572	83	97	1	1	NUM
ijassa-572	83	98	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	99	α2	α2	PROPN
ijassa-572	83	100	+	+	CCONJ
ijassa-572	83	101	θ2yj)2	θ2yj)2	VERB
ijassa-572	83	102	−	−	PROPN
ijassa-572	83	103	m	m	VERB
ijassa-572	83	104	(	(	PUNCT
ijassa-572	83	105	α2	α2	ADJ
ijassa-572	83	106	+	+	CCONJ
ijassa-572	83	107	1)2	1)2	NUM
ijassa-572	83	108	,	,	PUNCT
ijassa-572	83	109	i12	i12	NOUN
ijassa-572	83	110	=	=	VERB
ijassa-572	83	111	i21	i21	NOUN
ijassa-572	83	112	=	=	SYM
ijassa-572	84	1	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	84	2	i=1	i=1	X
ijassa-572	85	1	xi	xi	PROPN
ijassa-572	85	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	85	3	α1	α1	PROPN
ijassa-572	85	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	85	5	θ1xi)2	θ1xi)2	ADJ
ijassa-572	85	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	85	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	85	8	i34	i34	NOUN
ijassa-572	85	9	=	=	SYM
ijassa-572	85	10	i43	i43	NOUN
ijassa-572	85	11	=	=	SYM
ijassa-572	85	12	−	−	NOUN
ijassa-572	85	13	m∑	m∑	VERB
ijassa-572	85	14	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	85	15	yj	yj	PROPN
ijassa-572	85	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	85	17	α2	α2	PROPN
ijassa-572	85	18	+	+	CCONJ
ijassa-572	85	19	θ2yj)2	θ2yj)2	VERB
ijassa-572	85	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	86	1	using	use	VERB
ijassa-572	86	2	the	the	DET
ijassa-572	86	3	central	central	ADJ
ijassa-572	86	4	limit	limit	NOUN
ijassa-572	86	5	theorem	theorem	VERB
ijassa-572	86	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	86	7	we	we	PRON
ijassa-572	86	8	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	86	9	the	the	DET
ijassa-572	86	10	following	follow	VERB
ijassa-572	86	11	theorem	theorem	NOUN
ijassa-572	86	12	:	:	PUNCT
ijassa-572	86	13	theorem	theorem	VERB
ijassa-572	86	14	1	1	NUM
ijassa-572	86	15	:	:	PUNCT
ijassa-572	86	16	as	as	ADP
ijassa-572	86	17	n→∞	n→∞	NUM
ijassa-572	86	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	86	19	m→∞	m→∞	NUM
ijassa-572	86	20	;	;	PUNCT
ijassa-572	86	21	then	then	ADV
ijassa-572	86	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	86	23	√	√	NUM
ijassa-572	86	24	n(θ̂1	n(θ̂1	PROPN
ijassa-572	86	25	−	−	PROPN
ijassa-572	86	26	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	86	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	86	28	,	,	PUNCT
ijassa-572	86	29	√	√	NUM
ijassa-572	86	30	n(α̂1	n(α̂1	CCONJ
ijassa-572	86	31	−	−	PROPN
ijassa-572	86	32	α1	α1	PROPN
ijassa-572	86	33	)	)	PUNCT
ijassa-572	86	34	,	,	PUNCT
ijassa-572	86	35	√	√	ADP
ijassa-572	86	36	m(θ̂2	m(θ̂2	NOUN
ijassa-572	86	37	−	−	PROPN
ijassa-572	86	38	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	86	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	86	40	,	,	PUNCT
ijassa-572	86	41	√	√	ADV
ijassa-572	86	42	m(α̂2	m(α̂2	PROPN
ijassa-572	86	43	−	−	PROPN
ijassa-572	86	44	α2	α2	PROPN
ijassa-572	86	45	)	)	PUNCT
ijassa-572	86	46	)	)	PUNCT
ijassa-572	87	1	d→	d→	VERB
ijassa-572	87	2	n(0	n(0	PROPN
ijassa-572	87	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	87	4	i−1(θ	i−1(θ	PROPN
ijassa-572	87	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	87	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	87	7	.	.	PUNCT
ijassa-572	88	1	where	where	SCONJ
ijassa-572	88	2	d→	d→	X
ijassa-572	88	3	means	mean	VERB
ijassa-572	88	4	converge	converge	VERB
ijassa-572	88	5	in	in	ADP
ijassa-572	88	6	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	88	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	88	8	and	and	CCONJ
ijassa-572	88	9	i−1(θ	i−1(θ	NOUN
ijassa-572	88	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	88	11	is	be	AUX
ijassa-572	88	12	the	the	DET
ijassa-572	88	13	inverse	inverse	NOUN
ijassa-572	88	14	of	of	ADP
ijassa-572	88	15	the	the	DET
ijassa-572	88	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	88	17	i(θ	i(θ	NOUN
ijassa-572	88	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	88	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	89	1	in	in	ADP
ijassa-572	89	2	order	order	NOUN
ijassa-572	89	3	to	to	PART
ijassa-572	89	4	establish	establish	VERB
ijassa-572	89	5	the	the	DET
ijassa-572	89	6	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	89	7	normality	normality	NOUN
ijassa-572	89	8	of	of	ADP
ijassa-572	89	9	r	r	NOUN
ijassa-572	89	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	89	11	we	we	PRON
ijassa-572	89	12	first	first	ADV
ijassa-572	89	13	define	define	VERB
ijassa-572	89	14	:	:	PUNCT
ijassa-572	89	15	d(θ	d(θ	NOUN
ijassa-572	89	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	89	17	=	=	PRON
ijassa-572	90	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	90	2	∂r	∂r	PROPN
ijassa-572	90	3	∂θ1	∂θ1	NOUN
ijassa-572	90	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	90	5	∂r	∂r	PROPN
ijassa-572	90	6	∂α1	∂α1	PROPN
ijassa-572	90	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	90	8	∂r	∂r	PROPN
ijassa-572	90	9	∂θ2	∂θ2	X
ijassa-572	90	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	90	11	∂r	∂r	ADJ
ijassa-572	90	12	∂α2	∂α2	NOUN
ijassa-572	90	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	90	14	t	t	NOUN
ijassa-572	91	1	=	=	SYM
ijassa-572	92	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	92	2	d1	d1	PROPN
ijassa-572	92	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	92	4	d2	d2	PROPN
ijassa-572	92	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	92	6	d3	d3	PROPN
ijassa-572	92	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	92	8	d4	d4	PROPN
ijassa-572	92	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	92	10	t	t	PROPN
ijassa-572	92	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	92	12	where	where	SCONJ
ijassa-572	92	13	t	t	PROPN
ijassa-572	92	14	is	be	AUX
ijassa-572	92	15	transpose	transpose	NOUN
ijassa-572	92	16	operation	operation	NOUN
ijassa-572	92	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	92	18	and	and	CCONJ
ijassa-572	92	19	d1	d1	PROPN
ijassa-572	92	20	=	=	PUNCT
ijassa-572	93	1	−θ1(2α1(α2	−θ1(2α1(α2	PROPN
ijassa-572	93	2	+	+	CCONJ
ijassa-572	93	3	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	93	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	93	5	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	93	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	94	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	94	2	α1θ2	α1θ2	X
ijassa-572	95	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	95	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	95	3	α2	α2	ADJ
ijassa-572	95	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	95	5	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	96	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	96	2	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	96	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	97	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	97	2	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	97	3	+	+	NUM
ijassa-572	97	4	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	97	5	+	+	CCONJ
ijassa-572	97	6	2θ2	2θ2	NUM
ijassa-572	97	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	97	8	(	(	PUNCT
ijassa-572	97	9	α1	α1	PROPN
ijassa-572	97	10	+	+	CCONJ
ijassa-572	97	11	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	97	12	+	+	X
ijassa-572	97	13	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	98	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	98	2	θ2)3	θ2)3	PUNCT
ijassa-572	98	3	+	+	ADJ
ijassa-572	98	4	3θ1	3θ1	NUM
ijassa-572	98	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	98	6	α1(α2	α1(α2	NUM
ijassa-572	98	7	+	+	CCONJ
ijassa-572	98	8	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	98	9	+	+	CCONJ
ijassa-572	98	10	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	98	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	98	12	2	2	NUM
ijassa-572	99	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	99	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	99	3	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	99	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	99	5	θ2)(α1θ2	θ2)(α1θ2	PROPN
ijassa-572	99	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	99	7	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	99	8	+	+	NOUN
ijassa-572	99	9	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	99	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	99	11	+	+	NUM
ijassa-572	99	12	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	99	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	99	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	99	15	α1	α1	PROPN
ijassa-572	99	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	99	17	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	99	18	+	+	X
ijassa-572	99	19	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	100	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	2	θ2)4	θ2)4	VERB
ijassa-572	100	3	−α1(α2	−α1(α2	NUM
ijassa-572	100	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	5	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	100	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	7	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	100	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	100	9	2	2	NUM
ijassa-572	100	10	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	100	12	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	100	13	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	14	θ2)(α1θ2	θ2)(α1θ2	PROPN
ijassa-572	100	15	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	16	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	100	17	+	+	NOUN
ijassa-572	100	18	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	100	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	100	20	+	+	NUM
ijassa-572	100	21	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	100	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	100	23	α1	α1	PROPN
ijassa-572	100	24	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	25	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	100	26	+	+	X
ijassa-572	100	27	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	100	28	+	+	CCONJ
ijassa-572	100	29	θ2)3	θ2)3	X
ijassa-572	100	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	100	31	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	100	32	c	c	ADP
ijassa-572	100	33	©	©	PROPN
ijassa-572	100	34	2018	2018	NUM
ijassa-572	100	35	assa	assa	NOUN
ijassa-572	100	36	.	.	PUNCT
ijassa-572	101	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	101	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	101	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	101	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	101	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	101	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	101	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	101	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	101	9	of	of	ADP
ijassa-572	101	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	101	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	101	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	101	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	101	14	43	43	NUM
ijassa-572	101	15	d2	d2	PROPN
ijassa-572	101	16	=	=	PUNCT
ijassa-572	101	17	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	101	18	(	(	PUNCT
ijassa-572	101	19	α1(α2	α1(α2	NUM
ijassa-572	101	20	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	21	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	101	22	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	23	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	101	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	101	25	2	2	NUM
ijassa-572	101	26	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	27	(	(	PUNCT
ijassa-572	101	28	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	101	29	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	30	θ2)(α1θ2	θ2)(α1θ2	PROPN
ijassa-572	101	31	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	32	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	101	33	+	+	NOUN
ijassa-572	101	34	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	101	35	)	)	PUNCT
ijassa-572	101	36	+	+	NUM
ijassa-572	101	37	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	101	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	101	39	(	(	PUNCT
ijassa-572	101	40	α1	α1	PROPN
ijassa-572	101	41	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	42	1)2(α2	1)2(α2	NUM
ijassa-572	101	43	+	+	CCONJ
ijassa-572	101	44	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	102	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	102	2	θ2)3	θ2)3	X
ijassa-572	102	3	−θ1	−θ1	PROPN
ijassa-572	102	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	102	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	102	6	α2	α2	ADJ
ijassa-572	102	7	+	+	CCONJ
ijassa-572	102	8	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	103	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	103	2	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	103	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	103	4	2	2	NUM
ijassa-572	104	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	104	2	θ2(θ1	θ2(θ1	VERB
ijassa-572	104	3	+	+	CCONJ
ijassa-572	104	4	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	104	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	104	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	105	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	105	2	α1	α1	PROPN
ijassa-572	105	3	+	+	CCONJ
ijassa-572	105	4	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	105	5	+	+	X
ijassa-572	105	6	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	106	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	106	2	θ2)3	θ2)3	NUM
ijassa-572	106	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	106	4	d3	d3	PROPN
ijassa-572	106	5	=	=	SYM
ijassa-572	107	1	3θ1	3θ1	NUM
ijassa-572	107	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	107	3	α1(α2	α1(α2	NUM
ijassa-572	107	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	107	5	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	108	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	108	2	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	108	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	108	4	2	2	NUM
ijassa-572	109	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	109	3	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	109	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	5	θ2)(α1θ2	θ2)(α1θ2	PROPN
ijassa-572	109	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	7	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	109	8	+	+	NOUN
ijassa-572	109	9	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	109	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	109	11	+	+	NUM
ijassa-572	109	12	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	109	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	109	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	109	15	α1	α1	PROPN
ijassa-572	109	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	17	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	109	18	+	+	NUM
ijassa-572	109	19	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	109	20	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	21	θ2)4	θ2)4	VERB
ijassa-572	109	22	−θ1(2α1(α2	−θ1(2α1(α2	PROPN
ijassa-572	109	23	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	24	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	109	25	+	+	CCONJ
ijassa-572	109	26	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	109	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	109	28	+	+	CCONJ
ijassa-572	110	1	α1(θ1	α1(θ1	NUM
ijassa-572	110	2	+	+	NUM
ijassa-572	110	3	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	110	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	111	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	112	1	α1θ2	α1θ2	X
ijassa-572	112	2	+	+	CCONJ
ijassa-572	112	3	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	112	4	+	+	NUM
ijassa-572	112	5	3θ1	3θ1	NUM
ijassa-572	112	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	112	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	112	8	α1	α1	PROPN
ijassa-572	112	9	+	+	CCONJ
ijassa-572	112	10	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	112	11	+	+	X
ijassa-572	112	12	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	112	13	+	+	CCONJ
ijassa-572	112	14	θ2)3	θ2)3	X
ijassa-572	112	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	112	16	and	and	CCONJ
ijassa-572	112	17	d4	d4	PROPN
ijassa-572	112	18	=	=	PUNCT
ijassa-572	112	19	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	112	20	(	(	PUNCT
ijassa-572	112	21	α1(α2	α1(α2	NUM
ijassa-572	112	22	+	+	CCONJ
ijassa-572	112	23	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	113	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	113	2	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	113	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	113	4	2	2	NUM
ijassa-572	114	1	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	114	3	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	114	4	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	5	θ2)(α1θ2	θ2)(α1θ2	PROPN
ijassa-572	114	6	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	7	α2θ1	α2θ1	PROPN
ijassa-572	114	8	+	+	NOUN
ijassa-572	114	9	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	114	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	114	11	+	+	NUM
ijassa-572	114	12	2θ1θ2	2θ1θ2	NUM
ijassa-572	114	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	114	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	114	15	α1	α1	PROPN
ijassa-572	114	16	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	17	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	114	18	+	+	NOUN
ijassa-572	114	19	1)2(θ1	1)2(θ1	NUM
ijassa-572	114	20	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	21	θ2)3	θ2)3	PRON
ijassa-572	114	22	−θ1	−θ1	PROPN
ijassa-572	114	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	114	24	α1(θ1	α1(θ1	NUM
ijassa-572	114	25	+	+	NUM
ijassa-572	114	26	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	114	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	114	28	2	2	NUM
ijassa-572	114	29	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	30	θ1(θ1	θ1(θ1	NUM
ijassa-572	114	31	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	32	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	114	33	)	)	PUNCT
ijassa-572	114	34	)	)	PUNCT
ijassa-572	114	35	(	(	PUNCT
ijassa-572	114	36	α1	α1	PROPN
ijassa-572	114	37	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	38	1)(α2	1)(α2	NUM
ijassa-572	114	39	+	+	X
ijassa-572	114	40	1)(θ1	1)(θ1	NUM
ijassa-572	114	41	+	+	CCONJ
ijassa-572	114	42	θ2)3	θ2)3	X
ijassa-572	114	43	.	.	PUNCT
ijassa-572	115	1	hence	hence	ADV
ijassa-572	115	2	;	;	PUNCT
ijassa-572	115	3	using	use	VERB
ijassa-572	115	4	theorem	theorem	NOUN
ijassa-572	115	5	1	1	NUM
ijassa-572	115	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	115	7	the	the	DET
ijassa-572	115	8	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	115	9	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	115	10	of	of	ADP
ijassa-572	115	11	r̂	r̂	NOUN
ijassa-572	115	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	115	13	the	the	DET
ijassa-572	115	14	mle	mle	NOUN
ijassa-572	115	15	of	of	ADP
ijassa-572	115	16	r	r	NOUN
ijassa-572	115	17	is	be	AUX
ijassa-572	115	18	defined	define	VERB
ijassa-572	115	19	as	as	ADP
ijassa-572	115	20	√	√	PROPN
ijassa-572	115	21	n+m(r̂−r	n+m(r̂−r	NOUN
ijassa-572	115	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	115	23	d→	d→	PROPN
ijassa-572	115	24	n(0	n(0	PROPN
ijassa-572	115	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	115	26	b	b	NOUN
ijassa-572	115	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	115	28	,	,	PUNCT
ijassa-572	116	1	where	where	SCONJ
ijassa-572	116	2	b	b	X
ijassa-572	116	3	=	=	SYM
ijassa-572	116	4	v	v	NOUN
ijassa-572	116	5	ar(r̂	ar(r̂	X
ijassa-572	116	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	116	7	=	=	SYM
ijassa-572	116	8	dt	dt	X
ijassa-572	116	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	116	10	θ)i−1(θ)d(θ	θ)i−1(θ)d(θ	X
ijassa-572	116	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	116	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	117	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	117	2	4.6	4.6	NUM
ijassa-572	117	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	117	4	therefore	therefore	ADV
ijassa-572	117	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	117	6	using	use	VERB
ijassa-572	117	7	eq.(4.6	eq.(4.6	NOUN
ijassa-572	117	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	117	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	117	10	an	an	DET
ijassa-572	117	11	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	117	12	100(1−	100(1−	NUM
ijassa-572	117	13	α)%	α)%	NOUN
ijassa-572	117	14	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	117	15	interval	interval	NOUN
ijassa-572	117	16	for	for	ADP
ijassa-572	117	17	r	r	NOUN
ijassa-572	117	18	can	can	AUX
ijassa-572	117	19	be	be	AUX
ijassa-572	117	20	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	117	21	as	as	ADP
ijassa-572	117	22	:	:	PUNCT
ijassa-572	117	23	r̂±	r̂±	NOUN
ijassa-572	117	24	zα	zα	PROPN
ijassa-572	117	25	2	2	NUM
ijassa-572	117	26	√	√	PROPN
ijassa-572	117	27	v	v	ADP
ijassa-572	117	28	ar(r̂	ar(r̂	NOUN
ijassa-572	117	29	)	)	PUNCT
ijassa-572	117	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	117	31	where	where	SCONJ
ijassa-572	117	32	zα	zα	PROPN
ijassa-572	117	33	2	2	NUM
ijassa-572	117	34	is	be	AUX
ijassa-572	117	35	the	the	DET
ijassa-572	117	36	upper	upper	ADJ
ijassa-572	117	37	α	α	NOUN
ijassa-572	117	38	2	2	NUM
ijassa-572	117	39	precentile	precentile	NOUN
ijassa-572	117	40	of	of	ADP
ijassa-572	117	41	the	the	DET
ijassa-572	117	42	standard	standard	ADJ
ijassa-572	117	43	normal	normal	ADJ
ijassa-572	117	44	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	117	45	.	.	PUNCT
ijassa-572	118	1	5	5	X
ijassa-572	118	2	.	.	X
ijassa-572	118	3	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	118	4	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	118	5	in	in	ADP
ijassa-572	118	6	this	this	DET
ijassa-572	118	7	section	section	NOUN
ijassa-572	118	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	9	we	we	PRON
ijassa-572	118	10	provide	provide	VERB
ijassa-572	118	11	the	the	DET
ijassa-572	118	12	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	118	13	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	118	14	of	of	ADP
ijassa-572	118	15	r	r	NOUN
ijassa-572	118	16	where	where	SCONJ
ijassa-572	118	17	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	118	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	19	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	118	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	21	α1	α1	PROPN
ijassa-572	118	22	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	23	α2	α2	PROPN
ijassa-572	118	24	are	be	AUX
ijassa-572	118	25	unknown	unknown	ADJ
ijassa-572	118	26	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	118	27	and	and	CCONJ
ijassa-572	118	28	all	all	PRON
ijassa-572	118	29	of	of	ADP
ijassa-572	118	30	these	these	DET
ijassa-572	118	31	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	118	32	having	have	VERB
ijassa-572	118	33	independent	independent	ADJ
ijassa-572	118	34	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	118	35	prior	prior	ADJ
ijassa-572	118	36	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	118	37	as	as	ADP
ijassa-572	118	38	following	follow	VERB
ijassa-572	118	39	:	:	PUNCT
ijassa-572	118	40	π(θ1	π(θ1	NUM
ijassa-572	118	41	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	42	∼	∼	NOUN
ijassa-572	118	43	gamma(a1	gamma(a1	NOUN
ijassa-572	118	44	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	45	b1	b1	NOUN
ijassa-572	118	46	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	47	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	48	π(θ2	π(θ2	NOUN
ijassa-572	118	49	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	50	∼	∼	NOUN
ijassa-572	118	51	gamma(a2	gamma(a2	NOUN
ijassa-572	118	52	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	53	b2	b2	NOUN
ijassa-572	118	54	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	55	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	56	π(α1	π(α1	NOUN
ijassa-572	118	57	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	58	∼	∼	NOUN
ijassa-572	118	59	gamma(a3	gamma(a3	NOUN
ijassa-572	118	60	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	61	b3	b3	PROPN
ijassa-572	118	62	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	63	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	64	and	and	CCONJ
ijassa-572	118	65	π(α2	π(α2	X
ijassa-572	118	66	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	67	∼	∼	NOUN
ijassa-572	118	68	gamma(a4	gamma(a4	NOUN
ijassa-572	118	69	,	,	PUNCT
ijassa-572	118	70	b4	b4	NOUN
ijassa-572	118	71	)	)	PUNCT
ijassa-572	118	72	.	.	PUNCT
ijassa-572	119	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	119	2	c	c	ADP
ijassa-572	119	3	©	©	PROPN
ijassa-572	119	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	119	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	119	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	120	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	120	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	120	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	120	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	120	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	120	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	120	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	120	8	44	44	NUM
ijassa-572	120	9	m.	m.	NOUN
ijassa-572	120	10	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	120	11	el	el	PROPN
ijassa-572	120	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	120	13	din	din	PROPN
ijassa-572	120	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	120	15	a.	a.	PROPN
ijassa-572	120	16	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	120	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	120	18	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	120	19	elmeghawry	elmeghawry	NOUN
ijassa-572	120	20	the	the	DET
ijassa-572	120	21	joint	joint	ADJ
ijassa-572	120	22	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	120	23	pdf	pdf	NOUN
ijassa-572	120	24	is	be	AUX
ijassa-572	120	25	defined	define	VERB
ijassa-572	120	26	as	as	ADP
ijassa-572	120	27	g(θ1	g(θ1	PROPN
ijassa-572	120	28	,	,	PUNCT
ijassa-572	120	29	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	120	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	120	31	α1	α1	PROPN
ijassa-572	120	32	,	,	PUNCT
ijassa-572	120	33	α2	α2	ADJ
ijassa-572	120	34	/	/	SYM
ijassa-572	120	35	data	data	PROPN
ijassa-572	120	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	121	1	=	=	SYM
ijassa-572	121	2	l(x	l(x	PROPN
ijassa-572	121	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	121	4	y	y	PROPN
ijassa-572	121	5	/	/	SYM
ijassa-572	121	6	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	121	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	121	8	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	121	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	121	10	α1	α1	PROPN
ijassa-572	121	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	121	12	α2)π(θ1)π(θ2)π(α1)π(α2)∫∞	α2)π(θ1)π(θ2)π(α1)π(α2)∫∞	PROPN
ijassa-572	121	13	0	0	NUM
ijassa-572	121	14	∫∞	∫∞	NOUN
ijassa-572	121	15	0	0	NUM
ijassa-572	121	16	∫∞	∫∞	NOUN
ijassa-572	121	17	0	0	NUM
ijassa-572	121	18	∫∞	∫∞	NOUN
ijassa-572	121	19	0	0	PUNCT
ijassa-572	122	1	l(x	l(x	PROPN
ijassa-572	122	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	122	3	y	y	PROPN
ijassa-572	122	4	/	/	SYM
ijassa-572	122	5	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	122	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	122	7	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	122	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	122	9	α1	α1	PROPN
ijassa-572	122	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	122	11	α2)π(θ1)π(θ2)π(α1)π(α2)dθ1dθ2dα1dα2	α2)π(θ1)π(θ2)π(α1)π(α2)dθ1dθ2dα1dα2	PROPN
ijassa-572	122	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	123	1	then	then	ADV
ijassa-572	123	2	g(θ1	g(θ1	PROPN
ijassa-572	123	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	123	4	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	123	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	123	6	α1	α1	PROPN
ijassa-572	123	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	123	8	α2	α2	ADJ
ijassa-572	123	9	/	/	SYM
ijassa-572	123	10	data	data	PROPN
ijassa-572	123	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	123	12	∝	∝	PROPN
ijassa-572	123	13	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	123	14	n	n	CCONJ
ijassa-572	123	15	(	(	PUNCT
ijassa-572	123	16	α1	α1	PROPN
ijassa-572	123	17	+	+	CCONJ
ijassa-572	123	18	1)n	1)n	PROPN
ijassa-572	123	19	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	123	20	m	m	VERB
ijassa-572	123	21	(	(	PUNCT
ijassa-572	123	22	α2	α2	ADJ
ijassa-572	123	23	+	+	CCONJ
ijassa-572	123	24	1)m	1)m	PROPN
ijassa-572	123	25	n∏	n∏	PROPN
ijassa-572	123	26	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	123	27	(	(	PUNCT
ijassa-572	123	28	α1	α1	PROPN
ijassa-572	123	29	+	+	CCONJ
ijassa-572	123	30	θ1xi	θ1xi	NOUN
ijassa-572	123	31	)	)	PUNCT
ijassa-572	123	32	m∏	m∏	ADJ
ijassa-572	123	33	j=1	j=1	NOUN
ijassa-572	123	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	123	35	α2	α2	ADJ
ijassa-572	123	36	+	+	CCONJ
ijassa-572	123	37	θ2yj	θ2yj	NOUN
ijassa-572	123	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	124	1	e	e	X
ijassa-572	124	2	−θ1	−θ1	PROPN
ijassa-572	124	3	∑n	∑n	PROPN
ijassa-572	124	4	i=1	i=1	X
ijassa-572	124	5	xi	xi	PROPN
ijassa-572	124	6	×	×	PROPN
ijassa-572	124	7	e−θ2	e−θ2	X
ijassa-572	124	8	∑m	∑m	PROPN
ijassa-572	124	9	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	124	10	yj	yj	PROPN
ijassa-572	124	11	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	124	12	a1−1e−b1θ1θ2	a1−1e−b1θ1θ2	VERB
ijassa-572	124	13	a2−1e−b2θ2α1	a2−1e−b2θ2α1	ADV
ijassa-572	124	14	a3−1e−b3α1α2	a3−1e−b3α1α2	NOUN
ijassa-572	124	15	a4−1e−b4α2	a4−1e−b4α2	NOUN
ijassa-572	124	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	125	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	125	2	5.7	5.7	NUM
ijassa-572	125	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	125	4	5.1	5.1	NUM
ijassa-572	125	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	126	1	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	126	2	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	126	3	under	under	ADP
ijassa-572	126	4	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	126	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	126	6	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	126	7	loss	loss	NOUN
ijassa-572	126	8	function	function	NOUN
ijassa-572	126	9	:	:	PUNCT
ijassa-572	126	10	the	the	DET
ijassa-572	126	11	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	126	12	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	126	13	of	of	ADP
ijassa-572	126	14	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	126	15	formula	formula	NOUN
ijassa-572	126	16	depending	depend	VERB
ijassa-572	126	17	on	on	ADP
ijassa-572	126	18	the	the	DET
ijassa-572	126	19	choice	choice	NOUN
ijassa-572	126	20	of	of	ADP
ijassa-572	126	21	the	the	DET
ijassa-572	126	22	loss	loss	NOUN
ijassa-572	126	23	function	function	NOUN
ijassa-572	126	24	.	.	PUNCT
ijassa-572	127	1	two	two	NUM
ijassa-572	127	2	different	different	ADJ
ijassa-572	127	3	loss	loss	NOUN
ijassa-572	127	4	functions	function	NOUN
ijassa-572	127	5	are	be	AUX
ijassa-572	127	6	used	use	VERB
ijassa-572	127	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	127	8	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	127	9	and	and	CCONJ
ijassa-572	127	10	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	127	11	loss	loss	NOUN
ijassa-572	127	12	function	function	NOUN
ijassa-572	127	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	128	1	if	if	SCONJ
ijassa-572	128	2	the	the	DET
ijassa-572	128	3	amount	amount	NOUN
ijassa-572	128	4	of	of	ADP
ijassa-572	128	5	loss	loss	NOUN
ijassa-572	128	6	assigned	assign	VERB
ijassa-572	128	7	by	by	ADP
ijassa-572	128	8	a	a	DET
ijassa-572	128	9	loss	loss	NOUN
ijassa-572	128	10	function	function	NOUN
ijassa-572	128	11	to	to	ADP
ijassa-572	128	12	a	a	DET
ijassa-572	128	13	positive	positive	ADJ
ijassa-572	128	14	error	error	NOUN
ijassa-572	128	15	is	be	AUX
ijassa-572	128	16	equal	equal	ADJ
ijassa-572	128	17	to	to	ADP
ijassa-572	128	18	the	the	DET
ijassa-572	128	19	negative	negative	ADJ
ijassa-572	128	20	error	error	NOUN
ijassa-572	128	21	of	of	ADP
ijassa-572	128	22	the	the	DET
ijassa-572	128	23	same	same	ADJ
ijassa-572	128	24	magnitude	magnitude	NOUN
ijassa-572	128	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	128	26	then	then	ADV
ijassa-572	128	27	the	the	DET
ijassa-572	128	28	loss	loss	NOUN
ijassa-572	128	29	function	function	NOUN
ijassa-572	128	30	is	be	AUX
ijassa-572	128	31	called	call	VERB
ijassa-572	128	32	a	a	DET
ijassa-572	128	33	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	128	34	loss	loss	NOUN
ijassa-572	128	35	function	function	NOUN
ijassa-572	128	36	.	.	PUNCT
ijassa-572	129	1	in	in	ADP
ijassa-572	129	2	most	most	ADJ
ijassa-572	129	3	of	of	ADP
ijassa-572	129	4	the	the	DET
ijassa-572	129	5	studies	study	NOUN
ijassa-572	129	6	on	on	ADP
ijassa-572	129	7	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	129	8	and	and	CCONJ
ijassa-572	129	9	prediction	prediction	NOUN
ijassa-572	129	10	problems	problem	NOUN
ijassa-572	129	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	129	12	authors	author	NOUN
ijassa-572	129	13	prefer	prefer	VERB
ijassa-572	129	14	to	to	PART
ijassa-572	129	15	use	use	VERB
ijassa-572	129	16	the	the	DET
ijassa-572	129	17	squared	square	VERB
ijassa-572	129	18	error	error	NOUN
ijassa-572	129	19	loss	loss	NOUN
ijassa-572	129	20	function	function	NOUN
ijassa-572	129	21	which	which	PRON
ijassa-572	129	22	is	be	AUX
ijassa-572	129	23	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	129	24	in	in	ADP
ijassa-572	129	25	nature	nature	NOUN
ijassa-572	129	26	.	.	PUNCT
ijassa-572	130	1	however	however	ADV
ijassa-572	130	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	130	3	the	the	DET
ijassa-572	130	4	use	use	NOUN
ijassa-572	130	5	of	of	ADP
ijassa-572	130	6	the	the	DET
ijassa-572	130	7	squared	square	VERB
ijassa-572	130	8	error	error	NOUN
ijassa-572	130	9	loss	loss	NOUN
ijassa-572	130	10	function	function	NOUN
ijassa-572	130	11	is	be	AUX
ijassa-572	130	12	not	not	PART
ijassa-572	130	13	appropriate	appropriate	ADJ
ijassa-572	130	14	particularly	particularly	ADV
ijassa-572	130	15	in	in	ADP
ijassa-572	130	16	these	these	DET
ijassa-572	130	17	cases	case	NOUN
ijassa-572	130	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	130	19	where	where	SCONJ
ijassa-572	130	20	the	the	DET
ijassa-572	130	21	losses	loss	NOUN
ijassa-572	130	22	are	be	AUX
ijassa-572	130	23	not	not	PART
ijassa-572	130	24	symmetric	symmetric	ADJ
ijassa-572	130	25	.	.	PUNCT
ijassa-572	131	1	thus	thus	ADV
ijassa-572	131	2	in	in	ADP
ijassa-572	131	3	order	order	NOUN
ijassa-572	131	4	to	to	PART
ijassa-572	131	5	make	make	VERB
ijassa-572	131	6	the	the	DET
ijassa-572	131	7	statistical	statistical	ADJ
ijassa-572	131	8	inferences	inference	NOUN
ijassa-572	131	9	more	more	ADV
ijassa-572	131	10	practical	practical	ADJ
ijassa-572	131	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	131	12	applicable	applicable	ADJ
ijassa-572	131	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	131	14	we	we	PRON
ijassa-572	131	15	often	often	ADV
ijassa-572	131	16	needs	need	VERB
ijassa-572	131	17	to	to	PART
ijassa-572	131	18	choose	choose	VERB
ijassa-572	131	19	an	an	DET
ijassa-572	131	20	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	131	21	loss	loss	NOUN
ijassa-572	131	22	function	function	NOUN
ijassa-572	131	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	132	1	a	a	DET
ijassa-572	132	2	number	number	NOUN
ijassa-572	132	3	of	of	ADP
ijassa-572	132	4	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	132	5	loss	loss	NOUN
ijassa-572	132	6	functions	function	NOUN
ijassa-572	132	7	proposed	propose	VERB
ijassa-572	132	8	for	for	ADP
ijassa-572	132	9	use	use	NOUN
ijassa-572	132	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	132	11	first	first	ADV
ijassa-572	132	12	is	be	AUX
ijassa-572	132	13	the	the	DET
ijassa-572	132	14	linex	linex	ADJ
ijassa-572	132	15	loss	loss	NOUN
ijassa-572	132	16	function	function	NOUN
ijassa-572	132	17	which	which	PRON
ijassa-572	132	18	suggested	suggest	VERB
ijassa-572	132	19	by	by	ADP
ijassa-572	132	20	varian	varian	PROPN
ijassa-572	133	1	[	[	X
ijassa-572	133	2	20	20	NUM
ijassa-572	133	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	133	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	133	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	133	6	studied	study	VERB
ijassa-572	133	7	by	by	ADP
ijassa-572	133	8	several	several	ADJ
ijassa-572	133	9	others	other	NOUN
ijassa-572	133	10	including	include	VERB
ijassa-572	133	11	basu	basu	PROPN
ijassa-572	133	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	133	13	ebrahimi	ebrahimi	PROPN
ijassa-572	134	1	[	[	X
ijassa-572	134	2	3	3	NUM
ijassa-572	134	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	134	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	134	5	zellner	zellner	NOUN
ijassa-572	135	1	[	[	X
ijassa-572	135	2	21	21	NUM
ijassa-572	135	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	135	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	136	1	second	second	ADJ
ijassa-572	136	2	is	be	AUX
ijassa-572	136	3	the	the	DET
ijassa-572	136	4	general	general	ADJ
ijassa-572	136	5	entropy	entropy	NOUN
ijassa-572	136	6	loss	loss	NOUN
ijassa-572	136	7	function	function	NOUN
ijassa-572	136	8	which	which	PRON
ijassa-572	136	9	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	136	10	by	by	ADP
ijassa-572	136	11	calabria	calabria	NOUN
ijassa-572	136	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	136	13	pulcini	pulcini	PROPN
ijassa-572	136	14	[	[	X
ijassa-572	136	15	5	5	NUM
ijassa-572	136	16	]	]	PUNCT
ijassa-572	136	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	137	1	these	these	DET
ijassa-572	137	2	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	137	3	loss	loss	NOUN
ijassa-572	137	4	functions	function	NOUN
ijassa-572	137	5	are	be	AUX
ijassa-572	137	6	also	also	ADV
ijassa-572	137	7	studied	study	VERB
ijassa-572	137	8	by	by	ADP
ijassa-572	137	9	braess	braess	NOUN
ijassa-572	137	10	and	and	CCONJ
ijassa-572	137	11	dette	dette	VERB
ijassa-572	138	1	[	[	X
ijassa-572	138	2	4	4	NUM
ijassa-572	138	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	138	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	138	5	pandey	pandey	PROPN
ijassa-572	138	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	138	7	rao	rao	PROPN
ijassa-572	139	1	[	[	X
ijassa-572	139	2	14	14	NUM
ijassa-572	139	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	139	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	139	5	parsian	parsian	PROPN
ijassa-572	139	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	139	7	kirmani	kirmani	NOUN
ijassa-572	140	1	[	[	X
ijassa-572	140	2	15	15	NUM
ijassa-572	140	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	140	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	140	5	sanku	sanku	PROPN
ijassa-572	140	6	dey	dey	PROPN
ijassa-572	141	1	[	[	X
ijassa-572	141	2	16	16	NUM
ijassa-572	141	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	141	4	and	and	CCONJ
ijassa-572	141	5	soliman	soliman	NOUN
ijassa-572	142	1	[	[	X
ijassa-572	142	2	19	19	NUM
ijassa-572	142	3	]	]	X
ijassa-572	142	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	142	5	who	who	PRON
ijassa-572	142	6	have	have	AUX
ijassa-572	142	7	used	use	VERB
ijassa-572	142	8	these	these	DET
ijassa-572	142	9	loss	loss	NOUN
ijassa-572	142	10	function	function	NOUN
ijassa-572	142	11	in	in	ADP
ijassa-572	142	12	different	different	ADJ
ijassa-572	142	13	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	142	14	and	and	CCONJ
ijassa-572	142	15	prediction	prediction	NOUN
ijassa-572	142	16	problem	problem	NOUN
ijassa-572	142	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	143	1	then	then	ADV
ijassa-572	143	2	the	the	DET
ijassa-572	143	3	equation	equation	NOUN
ijassa-572	143	4	of	of	ADP
ijassa-572	143	5	the	the	DET
ijassa-572	143	6	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	143	7	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	143	8	of	of	ADP
ijassa-572	143	9	the	the	DET
ijassa-572	143	10	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	143	11	is	be	AUX
ijassa-572	143	12	depend	depend	VERB
ijassa-572	143	13	on	on	ADP
ijassa-572	143	14	the	the	DET
ijassa-572	143	15	loss	loss	NOUN
ijassa-572	143	16	function	function	NOUN
ijassa-572	143	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	143	18	here	here	ADV
ijassa-572	143	19	is	be	AUX
ijassa-572	143	20	the	the	DET
ijassa-572	143	21	general	general	ADJ
ijassa-572	143	22	equation	equation	NOUN
ijassa-572	143	23	for	for	ADP
ijassa-572	143	24	each	each	DET
ijassa-572	143	25	type	type	NOUN
ijassa-572	143	26	:	:	PUNCT
ijassa-572	143	27	-the	-the	DET
ijassa-572	143	28	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	143	29	estimate	estimate	VERB
ijassa-572	143	30	under	under	ADP
ijassa-572	143	31	the	the	DET
ijassa-572	143	32	squared	square	VERB
ijassa-572	143	33	error	error	NOUN
ijassa-572	143	34	loss	loss	NOUN
ijassa-572	143	35	function	function	NOUN
ijassa-572	143	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	143	37	which	which	PRON
ijassa-572	143	38	is	be	AUX
ijassa-572	143	39	the	the	DET
ijassa-572	143	40	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	143	41	mean	mean	NOUN
ijassa-572	143	42	of	of	ADP
ijassa-572	143	43	r	r	NOUN
ijassa-572	143	44	,	,	PUNCT
ijassa-572	143	45	is	be	AUX
ijassa-572	143	46	given	give	VERB
ijassa-572	143	47	by	by	ADP
ijassa-572	143	48	:	:	PUNCT
ijassa-572	143	49	r̂se	r̂se	PROPN
ijassa-572	143	50	=	=	SYM
ijassa-572	143	51	∫	∫	PROPN
ijassa-572	144	1	∞	∞	PROPN
ijassa-572	144	2	0	0	NUM
ijassa-572	144	3	∫	∫	PROPN
ijassa-572	144	4	∞	∞	PROPN
ijassa-572	144	5	0	0	NUM
ijassa-572	145	1	∫	∫	PROPN
ijassa-572	145	2	∞	∞	PROPN
ijassa-572	145	3	0	0	NUM
ijassa-572	146	1	∫	∫	PROPN
ijassa-572	146	2	∞	∞	NUM
ijassa-572	146	3	0	0	PUNCT
ijassa-572	147	1	r	r	NOUN
ijassa-572	147	2	g(θ1	g(θ1	NOUN
ijassa-572	147	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	147	4	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	147	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	147	6	α1	α1	PROPN
ijassa-572	147	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	147	8	α2	α2	PROPN
ijassa-572	147	9	/	/	SYM
ijassa-572	147	10	data)dθ1dθ2dα1dα2	data)dθ1dθ2dα1dα2	PROPN
ijassa-572	147	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	148	1	-the	-the	DET
ijassa-572	148	2	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	148	3	estimate	estimate	VERB
ijassa-572	148	4	under	under	ADP
ijassa-572	148	5	the	the	DET
ijassa-572	148	6	linex	linex	ADJ
ijassa-572	148	7	loss	loss	NOUN
ijassa-572	148	8	function	function	NOUN
ijassa-572	148	9	is	be	AUX
ijassa-572	148	10	given	give	VERB
ijassa-572	148	11	by	by	ADP
ijassa-572	148	12	:	:	PUNCT
ijassa-572	148	13	r̂lx	r̂lx	NOUN
ijassa-572	148	14	=	=	SYM
ijassa-572	148	15	−1	−1	NOUN
ijassa-572	148	16	c	c	NOUN
ijassa-572	148	17	ln	ln	NOUN
ijassa-572	149	1	[	[	PUNCT
ijassa-572	149	2	∫	∫	PROPN
ijassa-572	149	3	∞	∞	PROPN
ijassa-572	149	4	0	0	NUM
ijassa-572	149	5	∫	∫	PROPN
ijassa-572	149	6	∞	∞	PROPN
ijassa-572	149	7	0	0	NUM
ijassa-572	149	8	∫	∫	PROPN
ijassa-572	149	9	∞	∞	PROPN
ijassa-572	149	10	0	0	NUM
ijassa-572	150	1	∫	∫	PROPN
ijassa-572	150	2	∞	∞	PROPN
ijassa-572	150	3	0	0	NUM
ijassa-572	150	4	e−cr	e−cr	PROPN
ijassa-572	150	5	g(θ1	g(θ1	NOUN
ijassa-572	150	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	7	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	150	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	9	α1	α1	PROPN
ijassa-572	150	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	11	α2	α2	PROPN
ijassa-572	150	12	/	/	SYM
ijassa-572	150	13	data)dθ1dθ2dα1dα2	data)dθ1dθ2dα1dα2	PROPN
ijassa-572	150	14	]	]	PUNCT
ijassa-572	150	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	16	where	where	SCONJ
ijassa-572	150	17	c	c	NOUN
ijassa-572	150	18	is	be	AUX
ijassa-572	150	19	constant	constant	ADJ
ijassa-572	150	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	21	c	c	NOUN
ijassa-572	150	22	>	>	X
ijassa-572	150	23	0	0	PROPN
ijassa-572	150	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	150	25	see	see	VERB
ijassa-572	150	26	[	[	X
ijassa-572	150	27	21	21	NUM
ijassa-572	150	28	]	]	PUNCT
ijassa-572	150	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	151	1	-the	-the	DET
ijassa-572	151	2	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	151	3	estimate	estimate	VERB
ijassa-572	151	4	under	under	ADP
ijassa-572	151	5	the	the	DET
ijassa-572	151	6	general	general	ADJ
ijassa-572	151	7	entropy	entropy	NOUN
ijassa-572	151	8	loss	loss	NOUN
ijassa-572	151	9	function	function	NOUN
ijassa-572	151	10	is	be	AUX
ijassa-572	151	11	given	give	VERB
ijassa-572	151	12	by	by	ADP
ijassa-572	151	13	:	:	PUNCT
ijassa-572	151	14	r̂ge	r̂ge	PROPN
ijassa-572	151	15	=	=	SYM
ijassa-572	151	16	[	[	PUNCT
ijassa-572	151	17	∫	∫	PROPN
ijassa-572	151	18	∞	∞	NUM
ijassa-572	151	19	0	0	NUM
ijassa-572	151	20	∫	∫	PROPN
ijassa-572	152	1	∞	∞	PROPN
ijassa-572	152	2	0	0	NUM
ijassa-572	152	3	∫	∫	PROPN
ijassa-572	152	4	∞	∞	PROPN
ijassa-572	152	5	0	0	NUM
ijassa-572	153	1	∫	∫	PROPN
ijassa-572	153	2	∞	∞	PROPN
ijassa-572	153	3	0	0	NUM
ijassa-572	154	1	r−q	r−q	NOUN
ijassa-572	154	2	g(θ1	g(θ1	NOUN
ijassa-572	154	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	4	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	154	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	6	α1	α1	PROPN
ijassa-572	154	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	8	α2	α2	PROPN
ijassa-572	154	9	/	/	SYM
ijassa-572	154	10	data)dθ1dθ2dα1dα2	data)dθ1dθ2dα1dα2	NOUN
ijassa-572	154	11	]	]	SYM
ijassa-572	154	12	−1	−1	NOUN
ijassa-572	154	13	/	/	SYM
ijassa-572	154	14	q	q	NOUN
ijassa-572	154	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	16	where	where	SCONJ
ijassa-572	154	17	q	q	NOUN
ijassa-572	154	18	is	be	AUX
ijassa-572	154	19	constant	constant	ADJ
ijassa-572	154	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	21	q	q	ADJ
ijassa-572	154	22	>	>	X
ijassa-572	154	23	0	0	NUM
ijassa-572	154	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	154	25	see	see	VERB
ijassa-572	154	26	[	[	X
ijassa-572	154	27	5	5	NUM
ijassa-572	154	28	]	]	PUNCT
ijassa-572	154	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	155	1	it	it	PRON
ijassa-572	155	2	is	be	AUX
ijassa-572	155	3	impossible	impossible	ADJ
ijassa-572	155	4	to	to	PART
ijassa-572	155	5	compute	compute	VERB
ijassa-572	155	6	these	these	DET
ijassa-572	155	7	integrals	integral	NOUN
ijassa-572	155	8	analytically	analytically	ADV
ijassa-572	155	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	156	1	two	two	NUM
ijassa-572	156	2	approaches	approach	NOUN
ijassa-572	156	3	can	can	AUX
ijassa-572	156	4	be	be	AUX
ijassa-572	156	5	used	use	VERB
ijassa-572	156	6	to	to	PART
ijassa-572	156	7	approximate	approximate	VERB
ijassa-572	156	8	these	these	DET
ijassa-572	156	9	integrals	integral	NOUN
ijassa-572	156	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	156	11	namely	namely	ADV
ijassa-572	156	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	156	13	importance	importance	NOUN
ijassa-572	156	14	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	156	15	technique	technique	NOUN
ijassa-572	156	16	and	and	CCONJ
ijassa-572	156	17	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	156	18	technique	technique	NOUN
ijassa-572	156	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	157	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	157	2	c	c	ADP
ijassa-572	157	3	©	©	PROPN
ijassa-572	157	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	157	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	157	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	158	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	158	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	158	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	158	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	158	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	158	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	158	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	158	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	158	9	of	of	ADP
ijassa-572	158	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	158	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	158	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	158	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	158	14	45	45	NUM
ijassa-572	158	15	5.2	5.2	NUM
ijassa-572	158	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	159	1	importance	importance	NOUN
ijassa-572	159	2	sampling	sample	VERB
ijassa-572	159	3	technique	technique	NOUN
ijassa-572	159	4	importance	importance	NOUN
ijassa-572	159	5	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	159	6	technique	technique	NOUN
ijassa-572	159	7	has	have	AUX
ijassa-572	159	8	suggested	suggest	VERB
ijassa-572	159	9	by	by	ADP
ijassa-572	159	10	chen	chen	PROPN
ijassa-572	159	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	159	12	shao	shao	PROPN
ijassa-572	160	1	[	[	X
ijassa-572	160	2	6	6	NUM
ijassa-572	160	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	160	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	161	1	in	in	ADP
ijassa-572	161	2	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	161	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	161	4	importance	importance	NOUN
ijassa-572	161	5	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	161	6	is	be	AUX
ijassa-572	161	7	the	the	DET
ijassa-572	161	8	name	name	NOUN
ijassa-572	161	9	for	for	ADP
ijassa-572	161	10	the	the	DET
ijassa-572	161	11	general	general	ADJ
ijassa-572	161	12	technique	technique	NOUN
ijassa-572	161	13	of	of	ADP
ijassa-572	161	14	determining	determine	VERB
ijassa-572	161	15	the	the	DET
ijassa-572	161	16	properties	property	NOUN
ijassa-572	161	17	of	of	ADP
ijassa-572	161	18	a	a	DET
ijassa-572	161	19	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	161	20	by	by	ADP
ijassa-572	161	21	drawing	draw	VERB
ijassa-572	161	22	samples	sample	NOUN
ijassa-572	161	23	from	from	ADP
ijassa-572	161	24	another	another	DET
ijassa-572	161	25	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	161	26	.	.	PUNCT
ijassa-572	162	1	the	the	DET
ijassa-572	162	2	focus	focus	NOUN
ijassa-572	162	3	of	of	ADP
ijassa-572	162	4	importance	importance	NOUN
ijassa-572	162	5	sampling	sample	VERB
ijassa-572	162	6	here	here	ADV
ijassa-572	162	7	is	be	AUX
ijassa-572	162	8	to	to	PART
ijassa-572	162	9	determine	determine	VERB
ijassa-572	162	10	as	as	ADV
ijassa-572	162	11	easily	easily	ADV
ijassa-572	162	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	162	13	accurately	accurately	ADV
ijassa-572	162	14	as	as	ADP
ijassa-572	162	15	possible	possible	ADJ
ijassa-572	162	16	the	the	DET
ijassa-572	162	17	properties	property	NOUN
ijassa-572	162	18	of	of	ADP
ijassa-572	162	19	the	the	DET
ijassa-572	162	20	posterior	posterior	NOUN
ijassa-572	162	21	from	from	ADP
ijassa-572	162	22	a	a	DET
ijassa-572	162	23	representative	representative	ADJ
ijassa-572	162	24	sample	sample	NOUN
ijassa-572	162	25	from	from	ADP
ijassa-572	162	26	the	the	DET
ijassa-572	162	27	second	second	ADJ
ijassa-572	162	28	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	162	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	163	1	using	use	VERB
ijassa-572	163	2	importance	importance	NOUN
ijassa-572	163	3	sampling	sample	VERB
ijassa-572	163	4	technique	technique	NOUN
ijassa-572	163	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	6	eq.(5.7	eq.(5.7	PRON
ijassa-572	163	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	8	can	can	AUX
ijassa-572	163	9	be	be	AUX
ijassa-572	163	10	written	write	VERB
ijassa-572	163	11	as	as	ADP
ijassa-572	163	12	g(θ1	g(θ1	PROPN
ijassa-572	163	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	14	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	163	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	16	α1	α1	PROPN
ijassa-572	163	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	18	α2	α2	ADJ
ijassa-572	163	19	/	/	SYM
ijassa-572	163	20	data	data	PROPN
ijassa-572	163	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	22	∝	∝	PROPN
ijassa-572	163	23	g1(θ1	g1(θ1	PROPN
ijassa-572	163	24	/	/	SYM
ijassa-572	163	25	data)g2(θ2	data)g2(θ2	PROPN
ijassa-572	163	26	/	/	SYM
ijassa-572	163	27	data)g3(α1	data)g3(α1	NOUN
ijassa-572	163	28	/	/	SYM
ijassa-572	163	29	data)g4(α2	data)g4(α2	NOUN
ijassa-572	163	30	/	/	SYM
ijassa-572	163	31	data)h(θ1	data)h(θ1	NOUN
ijassa-572	163	32	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	33	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	163	34	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	35	α1	α1	PROPN
ijassa-572	163	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	37	α2	α2	ADJ
ijassa-572	163	38	/	/	SYM
ijassa-572	163	39	data	data	PROPN
ijassa-572	163	40	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	41	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	42	where	where	SCONJ
ijassa-572	163	43	:	:	PUNCT
ijassa-572	163	44	g1(θ1	g1(θ1	NOUN
ijassa-572	163	45	/	/	SYM
ijassa-572	163	46	data	data	PROPN
ijassa-572	163	47	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	48	∝	∝	PROPN
ijassa-572	163	49	gamma(n+	gamma(n+	NOUN
ijassa-572	163	50	a1	a1	PROPN
ijassa-572	163	51	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	52	b1	b1	NOUN
ijassa-572	163	53	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	54	n∑	n∑	NOUN
ijassa-572	163	55	i=1	i=1	INTJ
ijassa-572	163	56	xi	xi	PROPN
ijassa-572	163	57	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	58	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	59	g2(θ2	g2(θ2	NOUN
ijassa-572	163	60	/	/	SYM
ijassa-572	163	61	data	data	PROPN
ijassa-572	163	62	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	63	∝	∝	PROPN
ijassa-572	163	64	gamma(m+	gamma(m+	X
ijassa-572	163	65	a2	a2	PROPN
ijassa-572	163	66	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	67	b2	b2	NOUN
ijassa-572	163	68	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	69	m∑	m∑	PROPN
ijassa-572	163	70	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	163	71	yj	yj	PROPN
ijassa-572	163	72	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	73	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	74	g3(α1	g3(α1	NOUN
ijassa-572	163	75	/	/	SYM
ijassa-572	163	76	data	data	PROPN
ijassa-572	163	77	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	78	∝	∝	PROPN
ijassa-572	163	79	gamma(a3	gamma(a3	NOUN
ijassa-572	163	80	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	81	b3	b3	PROPN
ijassa-572	163	82	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	83	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	84	g4(α2	g4(α2	CCONJ
ijassa-572	163	85	/	/	SYM
ijassa-572	163	86	data	data	PROPN
ijassa-572	163	87	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	88	∝	∝	PROPN
ijassa-572	163	89	gamma(a4	gamma(a4	NOUN
ijassa-572	163	90	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	91	b4	b4	NOUN
ijassa-572	163	92	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	93	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	94	and	and	CCONJ
ijassa-572	163	95	h(θ1	h(θ1	PROPN
ijassa-572	163	96	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	97	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	163	98	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	99	α1	α1	PROPN
ijassa-572	163	100	,	,	PUNCT
ijassa-572	163	101	α2	α2	ADJ
ijassa-572	163	102	/	/	SYM
ijassa-572	163	103	data	datum	NOUN
ijassa-572	163	104	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	105	=	=	PUNCT
ijassa-572	163	106	∏n	∏n	PROPN
ijassa-572	163	107	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	163	108	(	(	PUNCT
ijassa-572	163	109	α1	α1	PROPN
ijassa-572	163	110	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	111	θ1xi	θ1xi	NOUN
ijassa-572	163	112	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	113	∏m	∏m	X
ijassa-572	163	114	j=1	j=1	NOUN
ijassa-572	163	115	(	(	PUNCT
ijassa-572	163	116	α2	α2	PROPN
ijassa-572	163	117	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	118	θ2yj	θ2yj	NOUN
ijassa-572	163	119	)	)	PUNCT
ijassa-572	163	120	(	(	PUNCT
ijassa-572	163	121	α1	α1	PROPN
ijassa-572	163	122	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	123	1)n	1)n	X
ijassa-572	163	124	(	(	PUNCT
ijassa-572	163	125	α2	α2	PROPN
ijassa-572	163	126	+	+	CCONJ
ijassa-572	163	127	1)m	1)m	NUM
ijassa-572	163	128	.	.	PUNCT
ijassa-572	164	1	as	as	SCONJ
ijassa-572	164	2	shown	show	VERB
ijassa-572	164	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	164	4	all	all	DET
ijassa-572	164	5	the	the	DET
ijassa-572	164	6	above	above	ADJ
ijassa-572	164	7	functions	function	NOUN
ijassa-572	164	8	from	from	ADP
ijassa-572	164	9	g1(θ1	g1(θ1	PROPN
ijassa-572	164	10	/	/	SYM
ijassa-572	164	11	data	data	PROPN
ijassa-572	164	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	164	13	to	to	ADP
ijassa-572	164	14	g4(α2	g4(α2	ADV
ijassa-572	164	15	/	/	SYM
ijassa-572	164	16	data	data	PROPN
ijassa-572	164	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	164	18	follow	follow	NOUN
ijassa-572	164	19	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	164	20	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	164	21	with	with	ADP
ijassa-572	164	22	different	different	ADJ
ijassa-572	164	23	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	164	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	164	25	so	so	SCONJ
ijassa-572	164	26	it	it	PRON
ijassa-572	164	27	is	be	AUX
ijassa-572	164	28	quite	quite	ADV
ijassa-572	164	29	simple	simple	ADJ
ijassa-572	164	30	to	to	PART
ijassa-572	164	31	generate	generate	VERB
ijassa-572	164	32	qld	qld	PROPN
ijassa-572	164	33	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	164	34	from	from	ADP
ijassa-572	164	35	them	they	PRON
ijassa-572	164	36	.	.	PUNCT
ijassa-572	165	1	assuming	assume	VERB
ijassa-572	165	2	that	that	SCONJ
ijassa-572	165	3	a1	a1	NOUN
ijassa-572	165	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	5	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	6	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	7	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	9	a4	a4	NOUN
ijassa-572	165	10	and	and	CCONJ
ijassa-572	165	11	b1	b1	NOUN
ijassa-572	165	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	13	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	14	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	15	·	·	PUNCT
ijassa-572	165	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	17	b4	b4	NOUN
ijassa-572	165	18	are	be	AUX
ijassa-572	165	19	known	know	VERB
ijassa-572	165	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	21	and	and	CCONJ
ijassa-572	165	22	assuming	assume	VERB
ijassa-572	165	23	initial	initial	ADJ
ijassa-572	165	24	values	value	NOUN
ijassa-572	165	25	for	for	ADP
ijassa-572	165	26	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	165	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	28	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	165	29	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	30	α1	α1	PROPN
ijassa-572	165	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	165	32	α2	α2	PROPN
ijassa-572	165	33	.	.	PUNCT
ijassa-572	166	1	we	we	PRON
ijassa-572	166	2	can	can	AUX
ijassa-572	166	3	use	use	VERB
ijassa-572	166	4	the	the	DET
ijassa-572	166	5	following	follow	VERB
ijassa-572	166	6	importance	importance	NOUN
ijassa-572	166	7	sampling	sample	VERB
ijassa-572	166	8	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	166	9	:	:	PUNCT
ijassa-572	166	10	•	•	NUM
ijassa-572	166	11	step1	step1	PROPN
ijassa-572	166	12	:	:	PUNCT
ijassa-572	166	13	generate	generate	VERB
ijassa-572	166	14	θ11	θ11	NOUN
ijassa-572	166	15	from	from	ADP
ijassa-572	166	16	g1(θ1	g1(θ1	PROPN
ijassa-572	166	17	/	/	SYM
ijassa-572	166	18	data	data	PROPN
ijassa-572	166	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	166	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	167	1	•	•	NUM
ijassa-572	167	2	step2	step2	PROPN
ijassa-572	167	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	167	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	167	5	θ21	θ21	NOUN
ijassa-572	167	6	from	from	ADP
ijassa-572	167	7	g2(θ2	g2(θ2	NOUN
ijassa-572	167	8	/	/	SYM
ijassa-572	167	9	data	datum	NOUN
ijassa-572	167	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	167	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	168	1	•	•	NUM
ijassa-572	168	2	step3	step3	PROPN
ijassa-572	168	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	168	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	168	5	α11	α11	NOUN
ijassa-572	168	6	from	from	ADP
ijassa-572	168	7	g3(α1	g3(α1	NOUN
ijassa-572	168	8	/	/	SYM
ijassa-572	168	9	data	datum	NOUN
ijassa-572	168	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	168	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	169	1	•	•	NUM
ijassa-572	169	2	step4	step4	PROPN
ijassa-572	169	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	169	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	169	5	α21	α21	NOUN
ijassa-572	169	6	from	from	ADP
ijassa-572	169	7	g4(α2	g4(α2	PROPN
ijassa-572	169	8	/	/	SYM
ijassa-572	169	9	data	datum	NOUN
ijassa-572	169	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	169	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	170	1	•	•	NUM
ijassa-572	170	2	step5	step5	ADV
ijassa-572	170	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	170	4	repeat	repeat	VERB
ijassa-572	170	5	steps	step	NOUN
ijassa-572	170	6	from	from	ADP
ijassa-572	170	7	1	1	NUM
ijassa-572	170	8	to	to	ADP
ijassa-572	170	9	4	4	NUM
ijassa-572	170	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	11	n	n	PRON
ijassa-572	170	12	times	time	NOUN
ijassa-572	170	13	to	to	PART
ijassa-572	170	14	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	170	15	the	the	DET
ijassa-572	170	16	vector	vector	NOUN
ijassa-572	170	17	(	(	PUNCT
ijassa-572	170	18	θ11	θ11	NOUN
ijassa-572	170	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	20	θ21	θ21	NOUN
ijassa-572	170	21	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	22	α11	α11	NOUN
ijassa-572	170	23	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	24	α21	α21	NUM
ijassa-572	170	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	170	26	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	27	·	·	PUNCT
ijassa-572	170	28	·	·	PUNCT
ijassa-572	170	29	·	·	PUNCT
ijassa-572	170	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	31	(	(	PUNCT
ijassa-572	170	32	θ1n	θ1n	PROPN
ijassa-572	170	33	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	34	θ2n	θ2n	PROPN
ijassa-572	170	35	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	36	α1n	α1n	PROPN
ijassa-572	170	37	,	,	PUNCT
ijassa-572	170	38	α2n	α2n	PROPN
ijassa-572	170	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	170	40	.	.	PUNCT
ijassa-572	171	1	then	then	ADV
ijassa-572	171	2	-an	-an	ADP
ijassa-572	171	3	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	171	4	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	171	5	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	171	6	of	of	ADP
ijassa-572	171	7	r	r	NOUN
ijassa-572	171	8	under	under	ADP
ijassa-572	171	9	squared	square	VERB
ijassa-572	171	10	error	error	NOUN
ijassa-572	171	11	loss	loss	NOUN
ijassa-572	171	12	function	function	NOUN
ijassa-572	171	13	can	can	AUX
ijassa-572	171	14	be	be	AUX
ijassa-572	171	15	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	171	16	as	as	ADP
ijassa-572	171	17	r̃impse	r̃impse	NOUN
ijassa-572	171	18	=	=	SYM
ijassa-572	172	1	∑n	∑n	PROPN
ijassa-572	172	2	i=1ri	i=1ri	NUM
ijassa-572	172	3	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	172	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	5	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	172	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	7	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	172	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	9	α2i	α2i	PROPN
ijassa-572	172	10	/	/	SYM
ijassa-572	172	11	data)∑n	data)∑n	NUM
ijassa-572	172	12	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	172	13	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	172	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	15	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	172	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	17	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	172	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	19	α2i	α2i	NOUN
ijassa-572	172	20	/	/	SYM
ijassa-572	172	21	data	data	PROPN
ijassa-572	172	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	172	23	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	24	an	an	DET
ijassa-572	172	25	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	172	26	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	172	27	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	172	28	of	of	ADP
ijassa-572	172	29	r	r	NOUN
ijassa-572	172	30	under	under	ADP
ijassa-572	172	31	linex	linex	ADJ
ijassa-572	172	32	loss	loss	NOUN
ijassa-572	172	33	function	function	NOUN
ijassa-572	172	34	can	can	AUX
ijassa-572	172	35	be	be	AUX
ijassa-572	172	36	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	172	37	as	as	ADP
ijassa-572	172	38	r̃implx	r̃implx	NOUN
ijassa-572	172	39	=	=	SYM
ijassa-572	172	40	−1	−1	NOUN
ijassa-572	172	41	c	c	NOUN
ijassa-572	172	42	log	log	NOUN
ijassa-572	172	43	[	[	PUNCT
ijassa-572	172	44	∑n	∑n	PROPN
ijassa-572	172	45	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	172	46	e	e	PROPN
ijassa-572	172	47	−cri	−cri	NOUN
ijassa-572	172	48	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	172	49	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	50	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	172	51	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	52	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	172	53	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	54	α2i	α2i	PROPN
ijassa-572	172	55	/	/	SYM
ijassa-572	172	56	data)∑n	data)∑n	NUM
ijassa-572	172	57	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	172	58	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	172	59	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	60	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	172	61	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	62	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	172	63	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	64	α2i	α2i	NOUN
ijassa-572	172	65	/	/	SYM
ijassa-572	172	66	data	data	PROPN
ijassa-572	172	67	)	)	PUNCT
ijassa-572	172	68	]	]	PUNCT
ijassa-572	172	69	,	,	PUNCT
ijassa-572	172	70	-an	-an	ADP
ijassa-572	172	71	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	172	72	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	172	73	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	172	74	of	of	ADP
ijassa-572	172	75	r	r	NOUN
ijassa-572	172	76	under	under	ADP
ijassa-572	172	77	general	general	ADJ
ijassa-572	172	78	entropy	entropy	NOUN
ijassa-572	172	79	loss	loss	NOUN
ijassa-572	172	80	function	function	NOUN
ijassa-572	172	81	can	can	AUX
ijassa-572	172	82	be	be	AUX
ijassa-572	172	83	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	172	84	as	as	ADP
ijassa-572	172	85	:	:	PUNCT
ijassa-572	172	86	r̃impge	r̃impge	NOUN
ijassa-572	172	87	=	=	PUNCT
ijassa-572	173	1	[	[	PUNCT
ijassa-572	173	2	∑n	∑n	PROPN
ijassa-572	173	3	i=1ri	i=1ri	PUNCT
ijassa-572	173	4	−q	−q	ADJ
ijassa-572	173	5	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	173	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	7	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	173	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	9	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	173	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	11	α2i	α2i	PROPN
ijassa-572	173	12	/	/	SYM
ijassa-572	173	13	data)∑n	data)∑n	NUM
ijassa-572	173	14	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	173	15	h(θ1i	h(θ1i	PROPN
ijassa-572	173	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	17	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	173	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	19	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	173	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	21	α2i	α2i	NOUN
ijassa-572	173	22	/	/	SYM
ijassa-572	173	23	data	data	PROPN
ijassa-572	173	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	173	25	]	]	PUNCT
ijassa-572	173	26	−1	−1	NOUN
ijassa-572	173	27	/	/	SYM
ijassa-572	173	28	q	q	NOUN
ijassa-572	173	29	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	30	where	where	SCONJ
ijassa-572	173	31	ri	ri	PROPN
ijassa-572	173	32	=	=	SYM
ijassa-572	173	33	r(θ1i	r(θ1i	PROPN
ijassa-572	173	34	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	35	θ2i	θ2i	PROPN
ijassa-572	173	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	37	α1i	α1i	NOUN
ijassa-572	173	38	,	,	PUNCT
ijassa-572	173	39	α2i	α2i	NOUN
ijassa-572	173	40	)	)	PUNCT
ijassa-572	173	41	.	.	PUNCT
ijassa-572	174	1	as	as	SCONJ
ijassa-572	174	2	defined	define	VERB
ijassa-572	174	3	in	in	ADP
ijassa-572	174	4	eq.(2.3	eq.(2.3	NOUN
ijassa-572	174	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	174	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	174	7	for	for	ADP
ijassa-572	174	8	i	i	PROPN
ijassa-572	174	9	=	=	SYM
ijassa-572	174	10	1	1	NUM
ijassa-572	174	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	174	12	·	·	PUNCT
ijassa-572	174	13	·	·	PUNCT
ijassa-572	174	14	·	·	PUNCT
ijassa-572	174	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	174	16	n	n	X
ijassa-572	174	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	175	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	175	2	c	c	ADP
ijassa-572	175	3	©	©	PROPN
ijassa-572	175	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	175	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	175	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	176	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	176	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	176	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	176	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	176	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	176	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	176	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	176	8	46	46	NUM
ijassa-572	176	9	m.	m.	NOUN
ijassa-572	176	10	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	176	11	el	el	PROPN
ijassa-572	176	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	176	13	din	din	PROPN
ijassa-572	176	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	176	15	a.	a.	PROPN
ijassa-572	176	16	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	176	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	176	18	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	176	19	elmeghawry	elmeghawry	PROPN
ijassa-572	176	20	5.3	5.3	NUM
ijassa-572	176	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	177	1	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	177	2	technique	technique	NOUN
ijassa-572	177	3	the	the	DET
ijassa-572	177	4	most	most	ADV
ijassa-572	177	5	general	general	ADJ
ijassa-572	177	6	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	177	7	algorithm	algorithm	PROPN
ijassa-572	177	8	is	be	AUX
ijassa-572	177	9	the	the	DET
ijassa-572	177	10	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	177	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	177	12	hastings	hastings	PROPN
ijassa-572	177	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	177	14	mh	mh	PROPN
ijassa-572	177	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	177	16	algorithm	algorithm	PROPN
ijassa-572	177	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	177	18	which	which	PRON
ijassa-572	177	19	was	be	AUX
ijassa-572	177	20	originally	originally	ADV
ijassa-572	177	21	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	177	22	by	by	ADP
ijassa-572	177	23	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	177	24	et	et	PROPN
ijassa-572	177	25	al	al	PROPN
ijassa-572	177	26	.	.	PUNCT
ijassa-572	178	1	[	[	X
ijassa-572	178	2	13	13	NUM
ijassa-572	178	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	178	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	178	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	178	6	hastings	hasting	NOUN
ijassa-572	179	1	[	[	X
ijassa-572	179	2	8	8	NUM
ijassa-572	179	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	179	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	180	1	the	the	DET
ijassa-572	180	2	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	180	3	-	-	PUNCT
ijassa-572	180	4	hastings	hastings	PROPN
ijassa-572	180	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	180	6	mh	mh	PROPN
ijassa-572	180	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	180	8	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	180	9	simulates	simulate	VERB
ijassa-572	180	10	samples	sample	NOUN
ijassa-572	180	11	from	from	ADP
ijassa-572	180	12	a	a	DET
ijassa-572	180	13	probability	probability	NOUN
ijassa-572	180	14	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	180	15	by	by	ADP
ijassa-572	180	16	making	make	VERB
ijassa-572	180	17	use	use	NOUN
ijassa-572	180	18	of	of	ADP
ijassa-572	180	19	the	the	DET
ijassa-572	180	20	full	full	ADJ
ijassa-572	180	21	joint	joint	ADJ
ijassa-572	180	22	density	density	NOUN
ijassa-572	180	23	function	function	NOUN
ijassa-572	180	24	and	and	CCONJ
ijassa-572	180	25	(	(	PUNCT
ijassa-572	180	26	independent	independent	ADJ
ijassa-572	180	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	180	28	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	180	29	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	180	30	for	for	ADP
ijassa-572	180	31	each	each	PRON
ijassa-572	180	32	of	of	ADP
ijassa-572	180	33	the	the	DET
ijassa-572	180	34	variables	variable	NOUN
ijassa-572	180	35	of	of	ADP
ijassa-572	180	36	interest	interest	NOUN
ijassa-572	180	37	.	.	PUNCT
ijassa-572	181	1	the	the	DET
ijassa-572	181	2	joint	joint	ADJ
ijassa-572	181	3	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	181	4	density	density	NOUN
ijassa-572	181	5	function	function	NOUN
ijassa-572	181	6	of	of	ADP
ijassa-572	181	7	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	181	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	181	9	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	181	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	181	11	α1	α1	PROPN
ijassa-572	181	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	181	13	and	and	CCONJ
ijassa-572	181	14	α2	α2	PROPN
ijassa-572	181	15	is	be	AUX
ijassa-572	181	16	given	give	VERB
ijassa-572	181	17	in	in	ADP
ijassa-572	181	18	eq.(5.7	eq.(5.7	NOUN
ijassa-572	181	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	181	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	182	1	it	it	PRON
ijassa-572	182	2	is	be	AUX
ijassa-572	182	3	easily	easily	ADV
ijassa-572	182	4	seen	see	VERB
ijassa-572	182	5	that	that	SCONJ
ijassa-572	182	6	the	the	DET
ijassa-572	182	7	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	182	8	density	density	NOUN
ijassa-572	182	9	functions	function	NOUN
ijassa-572	182	10	of	of	ADP
ijassa-572	182	11	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	182	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	13	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	182	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	15	α1	α1	PROPN
ijassa-572	182	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	17	and	and	CCONJ
ijassa-572	182	18	α2	α2	PROPN
ijassa-572	182	19	are	be	AUX
ijassa-572	182	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	21	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	182	22	:	:	PUNCT
ijassa-572	182	23	π1(θ1	π1(θ1	NOUN
ijassa-572	182	24	/	/	SYM
ijassa-572	182	25	data	data	PROPN
ijassa-572	182	26	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	27	∝	∝	PROPN
ijassa-572	182	28	gamma	gamma	PROPN
ijassa-572	182	29	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	30	n+	n+	X
ijassa-572	182	31	a1	a1	NOUN
ijassa-572	182	32	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	33	b1	b1	NOUN
ijassa-572	182	34	+	+	CCONJ
ijassa-572	182	35	n∑	n∑	ADJ
ijassa-572	182	36	i=1	i=1	INTJ
ijassa-572	182	37	xi	xi	X
ijassa-572	182	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	39	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	41	5.8	5.8	X
ijassa-572	182	42	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	43	π2(θ2	π2(θ2	NUM
ijassa-572	182	44	/	/	SYM
ijassa-572	182	45	data	data	PROPN
ijassa-572	182	46	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	47	∝	∝	PROPN
ijassa-572	182	48	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	182	49	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	50	m+	m+	NUM
ijassa-572	182	51	a2	a2	PROPN
ijassa-572	182	52	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	53	b2	b2	NOUN
ijassa-572	182	54	+	+	CCONJ
ijassa-572	182	55	m∑	m∑	ADV
ijassa-572	182	56	j=1	j=1	PROPN
ijassa-572	182	57	yj	yj	PROPN
ijassa-572	182	58	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	59	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	60	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	61	5.9	5.9	NUM
ijassa-572	182	62	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	63	π3(α1	π3(α1	NOUN
ijassa-572	182	64	/	/	SYM
ijassa-572	182	65	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	182	66	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	67	data	datum	NOUN
ijassa-572	182	68	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	69	∝	∝	PROPN
ijassa-572	182	70	α1	α1	PROPN
ijassa-572	182	71	a3−1e−b3α1	a3−1e−b3α1	PROPN
ijassa-572	182	72	∏n	∏n	PROPN
ijassa-572	182	73	i=1	i=1	PROPN
ijassa-572	182	74	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	75	α1	α1	PROPN
ijassa-572	182	76	+	+	CCONJ
ijassa-572	182	77	θ1xi	θ1xi	X
ijassa-572	182	78	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	79	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	80	α1	α1	PROPN
ijassa-572	182	81	+	+	CCONJ
ijassa-572	182	82	1)n	1)n	NUM
ijassa-572	182	83	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	84	(	(	PUNCT
ijassa-572	182	85	5.10	5.10	NUM
ijassa-572	182	86	)	)	PUNCT
ijassa-572	182	87	and	and	CCONJ
ijassa-572	182	88	π4(α2	π4(α2	PRON
ijassa-572	182	89	/	/	SYM
ijassa-572	182	90	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	182	91	,	,	PUNCT
ijassa-572	182	92	data	datum	NOUN
ijassa-572	182	93	)	)	PUNCT
ijassa-572	183	1	∝	∝	PROPN
ijassa-572	183	2	α2	α2	PROPN
ijassa-572	183	3	a4−1e−b4α2	a4−1e−b4α2	VERB
ijassa-572	183	4	∏m	∏m	X
ijassa-572	183	5	j=1	j=1	NOUN
ijassa-572	183	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	183	7	α2	α2	PROPN
ijassa-572	183	8	+	+	CCONJ
ijassa-572	183	9	θ2yj	θ2yj	NOUN
ijassa-572	183	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	183	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	183	12	α2	α2	PROPN
ijassa-572	183	13	+	+	CCONJ
ijassa-572	183	14	1)m	1)m	NUM
ijassa-572	183	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	184	1	(	(	PUNCT
ijassa-572	184	2	5.11	5.11	NUM
ijassa-572	184	3	)	)	PUNCT
ijassa-572	184	4	therefore	therefore	ADV
ijassa-572	184	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	184	6	easily	easily	ADV
ijassa-572	184	7	samples	sample	NOUN
ijassa-572	184	8	of	of	ADP
ijassa-572	184	9	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	184	10	and	and	CCONJ
ijassa-572	184	11	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	184	12	can	can	AUX
ijassa-572	184	13	be	be	AUX
ijassa-572	184	14	generated	generate	VERB
ijassa-572	184	15	by	by	ADP
ijassa-572	184	16	using	use	VERB
ijassa-572	184	17	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	184	18	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	184	19	as	as	SCONJ
ijassa-572	184	20	shown	show	VERB
ijassa-572	184	21	in	in	ADP
ijassa-572	184	22	eqs.(5.8	eqs.(5.8	ADJ
ijassa-572	184	23	)	)	PUNCT
ijassa-572	184	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	184	25	and	and	CCONJ
ijassa-572	184	26	(	(	PUNCT
ijassa-572	184	27	5.9	5.9	NUM
ijassa-572	184	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	184	29	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	184	30	.	.	PUNCT
ijassa-572	185	1	however	however	ADV
ijassa-572	185	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	185	3	the	the	DET
ijassa-572	185	4	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	185	5	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	185	6	of	of	ADP
ijassa-572	185	7	α1	α1	PROPN
ijassa-572	185	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	185	9	α2	α2	PROPN
ijassa-572	185	10	can	can	AUX
ijassa-572	185	11	not	not	PART
ijassa-572	185	12	be	be	AUX
ijassa-572	185	13	generated	generate	VERB
ijassa-572	185	14	from	from	ADP
ijassa-572	185	15	a	a	DET
ijassa-572	185	16	well	well	ADV
ijassa-572	185	17	known	know	VERB
ijassa-572	185	18	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	185	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	186	1	the	the	DET
ijassa-572	186	2	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	186	3	-	-	PUNCT
ijassa-572	186	4	hastings	hasting	NOUN
ijassa-572	186	5	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	186	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	186	7	can	can	AUX
ijassa-572	186	8	be	be	AUX
ijassa-572	186	9	used	use	VERB
ijassa-572	186	10	to	to	PART
ijassa-572	186	11	solve	solve	VERB
ijassa-572	186	12	this	this	DET
ijassa-572	186	13	problem	problem	NOUN
ijassa-572	186	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	186	15	as	as	SCONJ
ijassa-572	186	16	shown	show	VERB
ijassa-572	186	17	in	in	ADP
ijassa-572	186	18	the	the	DET
ijassa-572	186	19	following	following	ADJ
ijassa-572	186	20	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	186	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	187	1	•	•	NUM
ijassa-572	188	1	step1	step1	PROPN
ijassa-572	188	2	:	:	PUNCT
ijassa-572	188	3	start	start	VERB
ijassa-572	188	4	with	with	ADP
ijassa-572	188	5	initial	initial	ADJ
ijassa-572	188	6	value	value	NOUN
ijassa-572	188	7	of	of	ADP
ijassa-572	188	8	α1,α2	α1,α2	PROPN
ijassa-572	188	9	such	such	ADJ
ijassa-572	188	10	that	that	DET
ijassa-572	188	11	α1	α1	PROPN
ijassa-572	188	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	188	13	0	0	NUM
ijassa-572	188	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	188	15	=	=	SYM
ijassa-572	189	1	α̂1	α̂1	NOUN
ijassa-572	189	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	189	3	and	and	CCONJ
ijassa-572	189	4	α2	α2	ADJ
ijassa-572	189	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	189	6	0	0	NUM
ijassa-572	189	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	189	8	=	=	SYM
ijassa-572	190	1	α̂2	α̂2	PROPN
ijassa-572	190	2	.	.	NOUN
ijassa-572	190	3	•	•	NUM
ijassa-572	190	4	step2	step2	PROPN
ijassa-572	190	5	:	:	PUNCT
ijassa-572	190	6	set	set	VERB
ijassa-572	190	7	i	i	NOUN
ijassa-572	190	8	=	=	NOUN
ijassa-572	190	9	1	1	NUM
ijassa-572	190	10	.	.	NOUN
ijassa-572	190	11	•	•	NUM
ijassa-572	190	12	step3	step3	PROPN
ijassa-572	190	13	:	:	PUNCT
ijassa-572	190	14	generate	generate	VERB
ijassa-572	190	15	θ1(i	θ1(i	PROPN
ijassa-572	190	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	190	17	from	from	ADP
ijassa-572	190	18	π1(θ1	π1(θ1	NOUN
ijassa-572	190	19	/	/	SYM
ijassa-572	190	20	data	datum	NOUN
ijassa-572	190	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	190	22	.	.	PUNCT
ijassa-572	191	1	•	•	NUM
ijassa-572	191	2	step4	step4	PROPN
ijassa-572	191	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	191	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	191	5	θ2(i	θ2(i	NOUN
ijassa-572	191	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	191	7	from	from	ADP
ijassa-572	191	8	π2(θ2	π2(θ2	NUM
ijassa-572	191	9	/	/	SYM
ijassa-572	191	10	data	datum	NOUN
ijassa-572	191	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	191	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	192	1	•	•	NUM
ijassa-572	192	2	step5	step5	ADV
ijassa-572	192	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	192	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	192	5	α1	α1	PROPN
ijassa-572	192	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	192	7	i	i	NOUN
ijassa-572	192	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	9	from	from	ADP
ijassa-572	192	10	π3(α1	π3(α1	NOUN
ijassa-572	192	11	/	/	SYM
ijassa-572	192	12	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	192	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	192	14	data	datum	NOUN
ijassa-572	192	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	16	using	use	VERB
ijassa-572	192	17	the	the	DET
ijassa-572	192	18	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	192	19	-	-	PUNCT
ijassa-572	192	20	hastings	hastings	PROPN
ijassa-572	192	21	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	192	22	with	with	ADP
ijassa-572	192	23	the	the	DET
ijassa-572	192	24	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	192	25	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	192	26	q1	q1	NOUN
ijassa-572	192	27	as	as	ADP
ijassa-572	192	28	following	follow	VERB
ijassa-572	192	29	:	:	PUNCT
ijassa-572	192	30	–	–	PUNCT
ijassa-572	192	31	generate	generate	VERB
ijassa-572	192	32	α1	α1	PROPN
ijassa-572	192	33	(	(	PUNCT
ijassa-572	192	34	∗	∗	NOUN
ijassa-572	192	35	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	36	from	from	ADP
ijassa-572	192	37	the	the	DET
ijassa-572	192	38	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	192	39	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	192	40	q1	q1	NOUN
ijassa-572	192	41	=	=	SYM
ijassa-572	192	42	n(α1	n(α1	NOUN
ijassa-572	192	43	(	(	PUNCT
ijassa-572	192	44	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	192	45	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	46	,	,	PUNCT
ijassa-572	192	47	v	v	NOUN
ijassa-572	192	48	ar(α1	ar(α1	NOUN
ijassa-572	192	49	(	(	PUNCT
ijassa-572	192	50	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	192	51	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	52	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	53	)	)	PUNCT
ijassa-572	192	54	.	.	PUNCT
ijassa-572	193	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	193	2	calculate	calculate	VERB
ijassa-572	193	3	the	the	DET
ijassa-572	193	4	acceptance	acceptance	NOUN
ijassa-572	193	5	probability	probability	NOUN
ijassa-572	193	6	r1(α1	r1(α1	NOUN
ijassa-572	193	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	193	8	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	193	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	193	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	193	11	α1	α1	PROPN
ijassa-572	193	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	193	13	∗	∗	NOUN
ijassa-572	193	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	193	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	194	1	=	=	PUNCT
ijassa-572	194	2	min[1	min[1	ADJ
ijassa-572	194	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	194	4	π3(α1	π3(α1	ADJ
ijassa-572	194	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	194	6	∗)/θ1	∗)/θ1	X
ijassa-572	194	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	194	8	i),data	i),data	ADJ
ijassa-572	194	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	194	10	π3(α1	π3(α1	NOUN
ijassa-572	194	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	194	12	i−1)θ1	i−1)θ1	NOUN
ijassa-572	194	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	194	14	i),data	i),data	ADJ
ijassa-572	194	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	194	16	]	]	PUNCT
ijassa-572	194	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	195	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	195	2	generate	generate	VERB
ijassa-572	195	3	u	u	NOUN
ijassa-572	195	4	from	from	ADP
ijassa-572	195	5	uniform(0	uniform(0	NOUN
ijassa-572	195	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	195	7	1	1	NUM
ijassa-572	195	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	195	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	196	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	196	2	if	if	SCONJ
ijassa-572	196	3	u	u	NOUN
ijassa-572	196	4	≤	≤	X
ijassa-572	196	5	r1(α1	r1(α1	NOUN
ijassa-572	196	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	196	7	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	196	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	196	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	196	10	α1	α1	PROPN
ijassa-572	196	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	196	12	∗	∗	NOUN
ijassa-572	196	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	196	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	196	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	196	16	accept	accept	VERB
ijassa-572	196	17	the	the	DET
ijassa-572	196	18	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	196	19	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	196	20	and	and	CCONJ
ijassa-572	196	21	set	set	VERB
ijassa-572	196	22	α1	α1	PROPN
ijassa-572	196	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	196	24	i	i	NOUN
ijassa-572	196	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	196	26	=	=	SYM
ijassa-572	196	27	α1	α1	PROPN
ijassa-572	196	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	196	29	∗	∗	NOUN
ijassa-572	196	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	196	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	196	32	otherwise	otherwise	ADV
ijassa-572	196	33	set	set	VERB
ijassa-572	196	34	α1	α1	PROPN
ijassa-572	196	35	(	(	PUNCT
ijassa-572	196	36	i	i	NOUN
ijassa-572	196	37	)	)	PUNCT
ijassa-572	197	1	=	=	SYM
ijassa-572	197	2	α1	α1	PROPN
ijassa-572	197	3	(	(	PUNCT
ijassa-572	197	4	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	197	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	197	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	198	1	•	•	NUM
ijassa-572	198	2	step6	step6	NOUN
ijassa-572	198	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	198	4	generate	generate	VERB
ijassa-572	198	5	α2	α2	PROPN
ijassa-572	198	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	198	7	i	i	NOUN
ijassa-572	198	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	198	9	from	from	ADP
ijassa-572	198	10	π4(α2	π4(α2	PROPN
ijassa-572	198	11	/	/	SYM
ijassa-572	198	12	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	198	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	198	14	data	datum	NOUN
ijassa-572	198	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	198	16	using	use	VERB
ijassa-572	198	17	the	the	DET
ijassa-572	198	18	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	198	19	-	-	PUNCT
ijassa-572	198	20	hastings	hastings	PROPN
ijassa-572	198	21	algorithm	algorithm	NOUN
ijassa-572	198	22	with	with	ADP
ijassa-572	198	23	the	the	DET
ijassa-572	198	24	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	198	25	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	198	26	q2	q2	NOUN
ijassa-572	198	27	as	as	ADP
ijassa-572	198	28	following	follow	VERB
ijassa-572	198	29	:	:	PUNCT
ijassa-572	198	30	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	198	31	c	c	ADP
ijassa-572	198	32	©	©	PROPN
ijassa-572	198	33	2018	2018	NUM
ijassa-572	198	34	assa	assa	NOUN
ijassa-572	198	35	.	.	PUNCT
ijassa-572	199	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	199	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	199	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	199	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	199	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	199	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	199	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	199	9	of	of	ADP
ijassa-572	199	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	199	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	199	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	199	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	199	14	47	47	NUM
ijassa-572	199	15	–	–	PUNCT
ijassa-572	199	16	generate	generate	VERB
ijassa-572	199	17	α2	α2	PROPN
ijassa-572	199	18	(	(	PUNCT
ijassa-572	199	19	∗	∗	NOUN
ijassa-572	199	20	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	21	from	from	ADP
ijassa-572	199	22	the	the	DET
ijassa-572	199	23	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	199	24	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	199	25	q2	q2	NOUN
ijassa-572	199	26	=	=	SYM
ijassa-572	199	27	n(α2	n(α2	PROPN
ijassa-572	199	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	199	29	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	199	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	199	32	v	v	X
ijassa-572	199	33	ar(α2	ar(α2	PROPN
ijassa-572	199	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	199	35	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	199	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	37	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	199	39	.	.	PUNCT
ijassa-572	200	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	200	2	calculate	calculate	VERB
ijassa-572	200	3	the	the	DET
ijassa-572	200	4	acceptance	acceptance	NOUN
ijassa-572	200	5	probability	probability	NOUN
ijassa-572	200	6	r2(α2	r2(α2	NUM
ijassa-572	200	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	200	8	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	200	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	200	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	200	11	α2	α2	PROPN
ijassa-572	200	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	200	13	∗	∗	NOUN
ijassa-572	200	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	200	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	201	1	=	=	SYM
ijassa-572	201	2	min[1	min[1	PROPN
ijassa-572	201	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	201	4	π4(α2	π4(α2	PRON
ijassa-572	201	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	201	6	∗)/θ2	∗)/θ2	PROPN
ijassa-572	201	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	201	8	i),data	i),data	NOUN
ijassa-572	201	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	201	10	π4(α2	π4(α2	ADP
ijassa-572	201	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	201	12	i−1)θ2	i−1)θ2	PROPN
ijassa-572	201	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	201	14	i),data	i),data	NOUN
ijassa-572	201	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	201	16	]	]	PUNCT
ijassa-572	201	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	202	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	202	2	generate	generate	VERB
ijassa-572	202	3	u	u	NOUN
ijassa-572	202	4	from	from	ADP
ijassa-572	202	5	uniform(0	uniform(0	NOUN
ijassa-572	202	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	202	7	1	1	NUM
ijassa-572	202	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	202	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	203	1	–	–	PUNCT
ijassa-572	203	2	if	if	SCONJ
ijassa-572	203	3	u	u	NOUN
ijassa-572	203	4	≤	≤	X
ijassa-572	203	5	r2(α2	r2(α2	NUM
ijassa-572	203	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	203	7	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	203	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	203	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	203	10	α2	α2	PROPN
ijassa-572	203	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	203	12	∗	∗	NOUN
ijassa-572	203	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	203	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	203	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	203	16	accept	accept	VERB
ijassa-572	203	17	the	the	DET
ijassa-572	203	18	proposal	proposal	NOUN
ijassa-572	203	19	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	203	20	and	and	CCONJ
ijassa-572	203	21	set	set	VERB
ijassa-572	203	22	α2	α2	PROPN
ijassa-572	203	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	203	24	i	i	NOUN
ijassa-572	203	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	203	26	=	=	VERB
ijassa-572	204	1	α2	α2	ADJ
ijassa-572	204	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	204	3	∗	∗	PROPN
ijassa-572	204	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	204	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	204	6	otherwise	otherwise	ADV
ijassa-572	204	7	set	set	VERB
ijassa-572	204	8	α2	α2	PROPN
ijassa-572	204	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	204	10	i	i	NOUN
ijassa-572	204	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	204	12	=	=	VERB
ijassa-572	205	1	α2	α2	ADJ
ijassa-572	205	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	205	3	i−1	i−1	PROPN
ijassa-572	205	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	205	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	206	1	•	•	NUM
ijassa-572	207	1	step7	step7	NOUN
ijassa-572	207	2	:	:	PUNCT
ijassa-572	207	3	compute	compute	NOUN
ijassa-572	207	4	r(i	r(i	NOUN
ijassa-572	207	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	6	at	at	ADP
ijassa-572	207	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	207	8	θ1	θ1	PROPN
ijassa-572	207	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	207	10	i	i	NOUN
ijassa-572	207	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	207	13	θ2	θ2	PROPN
ijassa-572	207	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	207	15	i	i	PROPN
ijassa-572	207	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	207	18	α1	α1	PROPN
ijassa-572	207	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	207	20	i	i	NOUN
ijassa-572	207	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	22	,	,	PUNCT
ijassa-572	207	23	α2	α2	PROPN
ijassa-572	207	24	(	(	PUNCT
ijassa-572	207	25	i	i	NOUN
ijassa-572	207	26	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	28	using	use	VERB
ijassa-572	207	29	eq.(2.3	eq.(2.3	NOUN
ijassa-572	207	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	207	31	.	.	PUNCT
ijassa-572	208	1	•	•	NUM
ijassa-572	208	2	step8	step8	NOUN
ijassa-572	208	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	209	1	set	set	VERB
ijassa-572	209	2	i	i	PRON
ijassa-572	209	3	=	=	PUNCT
ijassa-572	209	4	i+	i+	PROPN
ijassa-572	209	5	1	1	NUM
ijassa-572	209	6	.	.	NUM
ijassa-572	209	7	•	•	NUM
ijassa-572	209	8	step9	step9	NOUN
ijassa-572	209	9	:	:	PUNCT
ijassa-572	209	10	repeat	repeat	VERB
ijassa-572	209	11	steps	step	NOUN
ijassa-572	209	12	from	from	ADP
ijassa-572	209	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	209	14	3−	3−	NUM
ijassa-572	209	15	8)	8)	NUM
ijassa-572	209	16	n	n	PRON
ijassa-572	209	17	times	time	NOUN
ijassa-572	209	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	210	1	then	then	ADV
ijassa-572	210	2	;	;	PUNCT
ijassa-572	210	3	-an	-an	CCONJ
ijassa-572	210	4	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	210	5	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	210	6	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	210	7	of	of	ADP
ijassa-572	210	8	r	r	NOUN
ijassa-572	210	9	under	under	ADP
ijassa-572	210	10	squared	square	VERB
ijassa-572	210	11	error	error	NOUN
ijassa-572	210	12	loss	loss	NOUN
ijassa-572	210	13	function	function	NOUN
ijassa-572	210	14	is	be	AUX
ijassa-572	210	15	given	give	VERB
ijassa-572	210	16	as	as	ADP
ijassa-572	210	17	:	:	PUNCT
ijassa-572	210	18	r̃mhse	r̃mhse	ADJ
ijassa-572	210	19	=	=	SYM
ijassa-572	210	20	1	1	NUM
ijassa-572	210	21	n	n	NUM
ijassa-572	210	22	−m	−m	NOUN
ijassa-572	210	23	n∑	n∑	PROPN
ijassa-572	210	24	i	i	PROPN
ijassa-572	210	25	=	=	NOUN
ijassa-572	210	26	m+1	m+1	NUM
ijassa-572	210	27	r(i	r(i	NOUN
ijassa-572	210	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	210	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	211	1	-an	-an	CCONJ
ijassa-572	211	2	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	211	3	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	211	4	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	211	5	of	of	ADP
ijassa-572	211	6	r	r	NOUN
ijassa-572	211	7	under	under	ADP
ijassa-572	211	8	linex	linex	ADJ
ijassa-572	211	9	loss	loss	NOUN
ijassa-572	211	10	function	function	NOUN
ijassa-572	211	11	is	be	AUX
ijassa-572	211	12	given	give	VERB
ijassa-572	211	13	as	as	ADP
ijassa-572	211	14	:	:	PUNCT
ijassa-572	211	15	r̃mhlx	r̃mhlx	ADJ
ijassa-572	211	16	=	=	X
ijassa-572	211	17	−1	−1	NOUN
ijassa-572	211	18	c	c	NOUN
ijassa-572	211	19	log	log	NOUN
ijassa-572	211	20	[	[	PUNCT
ijassa-572	211	21	1	1	NUM
ijassa-572	211	22	n	n	CCONJ
ijassa-572	211	23	−m	−m	NOUN
ijassa-572	211	24	n∑	n∑	PROPN
ijassa-572	211	25	i	i	PROPN
ijassa-572	212	1	=	=	NOUN
ijassa-572	212	2	m+1	m+1	NUM
ijassa-572	212	3	e−cr	e−cr	NOUN
ijassa-572	212	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	212	5	i	i	NOUN
ijassa-572	212	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	212	7	]	]	PUNCT
ijassa-572	212	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	213	1	-an	-an	CCONJ
ijassa-572	213	2	approximate	approximate	ADJ
ijassa-572	213	3	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	213	4	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	213	5	of	of	ADP
ijassa-572	213	6	r	r	NOUN
ijassa-572	213	7	under	under	ADP
ijassa-572	213	8	general	general	ADJ
ijassa-572	213	9	entropy	entropy	NOUN
ijassa-572	213	10	loss	loss	NOUN
ijassa-572	213	11	function	function	NOUN
ijassa-572	213	12	is	be	AUX
ijassa-572	213	13	given	give	VERB
ijassa-572	213	14	as	as	ADP
ijassa-572	213	15	:	:	PUNCT
ijassa-572	213	16	r̃mhge	r̃mhge	PROPN
ijassa-572	213	17	=	=	PUNCT
ijassa-572	214	1	[	[	PUNCT
ijassa-572	214	2	1	1	NUM
ijassa-572	214	3	n	n	CCONJ
ijassa-572	214	4	−m	−m	NOUN
ijassa-572	214	5	n∑	n∑	PROPN
ijassa-572	214	6	i	i	PRON
ijassa-572	215	1	=	=	NOUN
ijassa-572	215	2	m+1	m+1	X
ijassa-572	215	3	(	(	PUNCT
ijassa-572	215	4	r(i	r(i	NOUN
ijassa-572	215	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	215	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	215	7	−q]−1	−q]−1	PROPN
ijassa-572	215	8	/	/	SYM
ijassa-572	215	9	q	q	NOUN
ijassa-572	215	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	216	1	where	where	SCONJ
ijassa-572	216	2	m	m	NOUN
ijassa-572	216	3	is	be	AUX
ijassa-572	216	4	the	the	DET
ijassa-572	216	5	burn	burn	VERB
ijassa-572	216	6	-	-	PUNCT
ijassa-572	216	7	in	in	ADP
ijassa-572	216	8	units	unit	NOUN
ijassa-572	216	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	216	10	n	n	X
ijassa-572	216	11	is	be	AUX
ijassa-572	216	12	the	the	DET
ijassa-572	216	13	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	216	14	samples	sample	NOUN
ijassa-572	216	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	217	1	6	6	NUM
ijassa-572	217	2	.	.	X
ijassa-572	217	3	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	217	4	study	study	NOUN
ijassa-572	217	5	in	in	ADP
ijassa-572	217	6	this	this	DET
ijassa-572	217	7	section	section	NOUN
ijassa-572	217	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	9	we	we	PRON
ijassa-572	217	10	mainly	mainly	ADV
ijassa-572	217	11	present	present	VERB
ijassa-572	217	12	some	some	DET
ijassa-572	217	13	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	217	14	experiments	experiment	NOUN
ijassa-572	217	15	to	to	PART
ijassa-572	217	16	see	see	VERB
ijassa-572	217	17	the	the	DET
ijassa-572	217	18	performance	performance	NOUN
ijassa-572	217	19	of	of	ADP
ijassa-572	217	20	the	the	DET
ijassa-572	217	21	mentioned	mention	VERB
ijassa-572	217	22	methods	method	NOUN
ijassa-572	217	23	for	for	ADP
ijassa-572	217	24	different	different	ADJ
ijassa-572	217	25	sample	sample	NOUN
ijassa-572	217	26	sizes	size	NOUN
ijassa-572	217	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	29	n	n	X
ijassa-572	217	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	31	m	m	NOUN
ijassa-572	217	32	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	33	=	=	SYM
ijassa-572	217	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	35	10	10	NUM
ijassa-572	217	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	37	10	10	NUM
ijassa-572	217	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	39	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	41	20	20	NUM
ijassa-572	217	42	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	43	20	20	NUM
ijassa-572	217	44	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	45	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	46	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	47	30	30	NUM
ijassa-572	217	48	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	49	30	30	NUM
ijassa-572	217	50	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	51	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	52	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	53	50	50	NUM
ijassa-572	217	54	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	55	50	50	NUM
ijassa-572	217	56	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	57	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	58	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	59	70	70	NUM
ijassa-572	217	60	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	61	70	70	NUM
ijassa-572	217	62	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	63	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	64	(	(	PUNCT
ijassa-572	217	65	100	100	NUM
ijassa-572	217	66	,	,	PUNCT
ijassa-572	217	67	100	100	NUM
ijassa-572	217	68	)	)	PUNCT
ijassa-572	217	69	.	.	PUNCT
ijassa-572	218	1	we	we	PRON
ijassa-572	218	2	simulated	simulate	VERB
ijassa-572	218	3	1000	1000	NUM
ijassa-572	218	4	complete	complete	ADJ
ijassa-572	218	5	samples	sample	NOUN
ijassa-572	218	6	from	from	ADP
ijassa-572	218	7	quasi	quasi	NOUN
ijassa-572	218	8	lindely	lindely	ADV
ijassa-572	218	9	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	218	10	with	with	ADP
ijassa-572	218	11	the	the	DET
ijassa-572	218	12	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	218	13	values	value	NOUN
ijassa-572	218	14	;	;	PUNCT
ijassa-572	218	15	θ1	θ1	NOUN
ijassa-572	218	16	=	=	SYM
ijassa-572	218	17	0.2	0.2	NUM
ijassa-572	218	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	218	19	θ2	θ2	ADV
ijassa-572	218	20	=	=	SYM
ijassa-572	218	21	1.5	1.5	NUM
ijassa-572	218	22	,	,	PUNCT
ijassa-572	218	23	α1	α1	PROPN
ijassa-572	218	24	=	=	SYM
ijassa-572	218	25	2	2	NUM
ijassa-572	218	26	,	,	PUNCT
ijassa-572	218	27	α2	α2	NOUN
ijassa-572	218	28	=	=	NOUN
ijassa-572	218	29	0.8	0.8	NUM
ijassa-572	218	30	with	with	ADP
ijassa-572	218	31	true	true	ADJ
ijassa-572	218	32	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	218	33	value	value	NOUN
ijassa-572	218	34	is	be	AUX
ijassa-572	218	35	0.87399	0.87399	NUM
ijassa-572	218	36	.	.	PUNCT
ijassa-572	219	1	we	we	PRON
ijassa-572	219	2	also	also	ADV
ijassa-572	219	3	compute	compute	VERB
ijassa-572	219	4	the	the	DET
ijassa-572	219	5	95	95	NUM
ijassa-572	219	6	%	%	NOUN
ijassa-572	219	7	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	219	8	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	219	9	of	of	ADP
ijassa-572	219	10	r	r	NOUN
ijassa-572	219	11	based	base	VERB
ijassa-572	219	12	on	on	ADP
ijassa-572	219	13	the	the	DET
ijassa-572	219	14	observed	observe	VERB
ijassa-572	219	15	fisher	fisher	PROPN
ijassa-572	219	16	information	information	NOUN
ijassa-572	219	17	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	219	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	220	1	we	we	PRON
ijassa-572	220	2	compared	compare	VERB
ijassa-572	220	3	the	the	DET
ijassa-572	220	4	performances	performance	NOUN
ijassa-572	220	5	of	of	ADP
ijassa-572	220	6	the	the	DET
ijassa-572	220	7	mle	mle	PROPN
ijassa-572	220	8	and	and	CCONJ
ijassa-572	220	9	the	the	DET
ijassa-572	220	10	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	220	11	estimates	estimate	VERB
ijassa-572	220	12	in	in	ADP
ijassa-572	220	13	terms	term	NOUN
ijassa-572	220	14	of	of	ADP
ijassa-572	220	15	mean	mean	ADJ
ijassa-572	220	16	squared	square	VERB
ijassa-572	220	17	errors	error	NOUN
ijassa-572	220	18	(	(	PUNCT
ijassa-572	220	19	mse	mse	PROPN
ijassa-572	220	20	’s	’s	PART
ijassa-572	220	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	220	22	.	.	PUNCT
ijassa-572	221	1	also	also	ADV
ijassa-572	221	2	two	two	NUM
ijassa-572	221	3	different	different	ADJ
ijassa-572	221	4	techniques	technique	NOUN
ijassa-572	221	5	of	of	ADP
ijassa-572	221	6	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	221	7	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	221	8	(	(	PUNCT
ijassa-572	221	9	importance	importance	NOUN
ijassa-572	221	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	221	11	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	221	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	221	13	are	be	AUX
ijassa-572	221	14	compared	compare	VERB
ijassa-572	221	15	for	for	ADP
ijassa-572	221	16	different	different	ADJ
ijassa-572	221	17	loss	loss	NOUN
ijassa-572	221	18	error	error	NOUN
ijassa-572	221	19	functions	function	NOUN
ijassa-572	221	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	222	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	222	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	222	3	for	for	ADP
ijassa-572	222	4	different	different	ADJ
ijassa-572	222	5	loss	loss	NOUN
ijassa-572	222	6	error	error	NOUN
ijassa-572	222	7	functions	function	NOUN
ijassa-572	222	8	was	be	AUX
ijassa-572	222	9	proposed	propose	VERB
ijassa-572	222	10	with	with	ADP
ijassa-572	222	11	many	many	ADJ
ijassa-572	222	12	values	value	NOUN
ijassa-572	222	13	of	of	ADP
ijassa-572	222	14	c	c	NOUN
ijassa-572	222	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	222	16	q	q	X
ijassa-572	222	17	such	such	ADJ
ijassa-572	222	18	that	that	PRON
ijassa-572	222	19	;	;	PUNCT
ijassa-572	222	20	c1	c1	PROPN
ijassa-572	222	21	=	=	PUNCT
ijassa-572	222	22	−3(lx1	−3(lx1	PROPN
ijassa-572	222	23	)	)	PUNCT
ijassa-572	222	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	222	25	c2	c2	PROPN
ijassa-572	222	26	=	=	PUNCT
ijassa-572	222	27	5(lx2	5(lx2	NUM
ijassa-572	222	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	222	29	,	,	PUNCT
ijassa-572	222	30	q1	q1	PROPN
ijassa-572	222	31	=	=	SYM
ijassa-572	222	32	−3	−3	PROPN
ijassa-572	222	33	(	(	PUNCT
ijassa-572	222	34	ge1	ge1	NOUN
ijassa-572	222	35	)	)	PUNCT
ijassa-572	222	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	222	37	q2	q2	NOUN
ijassa-572	222	38	=	=	SYM
ijassa-572	222	39	5	5	NUM
ijassa-572	222	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	222	41	ge2	ge2	NOUN
ijassa-572	222	42	)	)	PUNCT
ijassa-572	222	43	.	.	PUNCT
ijassa-572	223	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	223	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	223	3	studied	study	VERB
ijassa-572	223	4	under	under	ADP
ijassa-572	223	5	the	the	DET
ijassa-572	223	6	informative	informative	ADJ
ijassa-572	223	7	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	223	8	priors	prior	NOUN
ijassa-572	223	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	224	1	for	for	ADP
ijassa-572	224	2	choosing	choose	VERB
ijassa-572	224	3	suitable	suitable	ADJ
ijassa-572	224	4	hyper	hyper	NOUN
ijassa-572	224	5	-	-	NOUN
ijassa-572	224	6	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	224	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	224	8	the	the	DET
ijassa-572	224	9	experimenters	experimenter	NOUN
ijassa-572	224	10	can	can	AUX
ijassa-572	224	11	incorporate	incorporate	VERB
ijassa-572	224	12	their	their	PRON
ijassa-572	224	13	prior	prior	ADJ
ijassa-572	224	14	guess	guess	NOUN
ijassa-572	224	15	in	in	ADP
ijassa-572	224	16	terms	term	NOUN
ijassa-572	224	17	of	of	ADP
ijassa-572	224	18	location	location	NOUN
ijassa-572	224	19	and	and	CCONJ
ijassa-572	224	20	precision	precision	NOUN
ijassa-572	224	21	for	for	ADP
ijassa-572	224	22	the	the	DET
ijassa-572	224	23	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	224	24	of	of	ADP
ijassa-572	224	25	interest	interest	NOUN
ijassa-572	224	26	.	.	PUNCT
ijassa-572	225	1	the	the	DET
ijassa-572	225	2	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	225	3	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	225	4	for	for	ADP
ijassa-572	225	5	the	the	DET
ijassa-572	225	6	priors	prior	NOUN
ijassa-572	225	7	has	have	AUX
ijassa-572	225	8	mean	mean	VERB
ijassa-572	225	9	=	=	PUNCT
ijassa-572	225	10	a	a	PROPN
ijassa-572	225	11	/	/	SYM
ijassa-572	225	12	b	b	NOUN
ijassa-572	225	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	225	14	and	and	CCONJ
ijassa-572	225	15	variance	variance	NOUN
ijassa-572	225	16	=	=	PUNCT
ijassa-572	225	17	a	a	DET
ijassa-572	225	18	/	/	SYM
ijassa-572	225	19	b2	b2	NOUN
ijassa-572	225	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	226	1	we	we	PRON
ijassa-572	226	2	assume	assume	VERB
ijassa-572	226	3	a	a	DET
ijassa-572	226	4	small	small	ADJ
ijassa-572	226	5	value	value	NOUN
ijassa-572	226	6	of	of	ADP
ijassa-572	226	7	prior	prior	ADJ
ijassa-572	226	8	variance	variance	NOUN
ijassa-572	226	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	226	10	0.01	0.01	NUM
ijassa-572	226	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	226	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	226	13	and	and	CCONJ
ijassa-572	226	14	take	take	VERB
ijassa-572	226	15	the	the	DET
ijassa-572	226	16	mean	mean	ADJ
ijassa-572	226	17	equal	equal	ADJ
ijassa-572	226	18	to	to	ADP
ijassa-572	226	19	the	the	DET
ijassa-572	226	20	true	true	ADJ
ijassa-572	226	21	value	value	NOUN
ijassa-572	226	22	of	of	ADP
ijassa-572	226	23	the	the	DET
ijassa-572	226	24	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	226	25	of	of	ADP
ijassa-572	226	26	interest	interest	NOUN
ijassa-572	226	27	.	.	PUNCT
ijassa-572	227	1	for	for	ADP
ijassa-572	227	2	each	each	DET
ijassa-572	227	3	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	227	4	prior	prior	ADV
ijassa-572	227	5	we	we	PRON
ijassa-572	227	6	solve	solve	VERB
ijassa-572	227	7	the	the	DET
ijassa-572	227	8	two	two	NUM
ijassa-572	227	9	equations	equation	NOUN
ijassa-572	227	10	of	of	ADP
ijassa-572	227	11	the	the	DET
ijassa-572	227	12	mean	mean	NOUN
ijassa-572	227	13	and	and	CCONJ
ijassa-572	227	14	the	the	DET
ijassa-572	227	15	variance	variance	NOUN
ijassa-572	227	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	227	17	we	we	PRON
ijassa-572	227	18	obtain	obtain	VERB
ijassa-572	227	19	the	the	DET
ijassa-572	227	20	following	follow	VERB
ijassa-572	227	21	values	value	NOUN
ijassa-572	227	22	of	of	ADP
ijassa-572	227	23	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	227	24	c	c	ADP
ijassa-572	227	25	©	©	PROPN
ijassa-572	227	26	2018	2018	NUM
ijassa-572	227	27	assa	assa	NOUN
ijassa-572	227	28	.	.	PUNCT
ijassa-572	228	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	228	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	228	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	228	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	228	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	228	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	228	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	228	8	48	48	NUM
ijassa-572	228	9	m.	m.	NOUN
ijassa-572	228	10	mohie	mohie	PROPN
ijassa-572	228	11	el	el	PROPN
ijassa-572	228	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	228	13	din	din	PROPN
ijassa-572	228	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	15	a.	a.	PROPN
ijassa-572	228	16	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	228	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	18	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	228	19	elmeghawry	elmeghawry	PROPN
ijassa-572	228	20	hyper	hyper	NOUN
ijassa-572	228	21	-	-	NOUN
ijassa-572	228	22	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	228	23	:	:	PUNCT
ijassa-572	228	24	a1	a1	NOUN
ijassa-572	228	25	=	=	SYM
ijassa-572	228	26	4	4	NUM
ijassa-572	228	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	28	a2	a2	PROPN
ijassa-572	228	29	=	=	SYM
ijassa-572	228	30	225	225	NUM
ijassa-572	228	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	32	a3	a3	NOUN
ijassa-572	228	33	=	=	SYM
ijassa-572	228	34	400	400	NUM
ijassa-572	228	35	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	36	a4	a4	NOUN
ijassa-572	228	37	=	=	SYM
ijassa-572	228	38	64	64	NUM
ijassa-572	228	39	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	40	and	and	CCONJ
ijassa-572	228	41	b1	b1	NOUN
ijassa-572	228	42	=	=	SYM
ijassa-572	228	43	20	20	NUM
ijassa-572	228	44	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	45	b2	b2	NOUN
ijassa-572	228	46	=	=	SYM
ijassa-572	228	47	150	150	NUM
ijassa-572	228	48	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	49	b3	b3	PROPN
ijassa-572	228	50	=	=	SYM
ijassa-572	228	51	200	200	NUM
ijassa-572	228	52	,	,	PUNCT
ijassa-572	228	53	b4	b4	NOUN
ijassa-572	228	54	=	=	NOUN
ijassa-572	228	55	80	80	NUM
ijassa-572	228	56	.	.	PUNCT
ijassa-572	229	1	we	we	PRON
ijassa-572	229	2	also	also	ADV
ijassa-572	229	3	computed	compute	VERB
ijassa-572	229	4	the	the	DET
ijassa-572	229	5	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	229	6	estimates	estimate	NOUN
ijassa-572	229	7	based	base	VERB
ijassa-572	229	8	on	on	ADP
ijassa-572	229	9	11000	11000	NUM
ijassa-572	229	10	samples	sample	NOUN
ijassa-572	229	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	229	12	discard	discard	VERB
ijassa-572	229	13	the	the	DET
ijassa-572	229	14	first	first	ADJ
ijassa-572	229	15	1000	1000	NUM
ijassa-572	229	16	values	value	NOUN
ijassa-572	229	17	as	as	ADP
ijassa-572	229	18	burn	burn	NOUN
ijassa-572	229	19	-	-	PUNCT
ijassa-572	229	20	in	in	ADP
ijassa-572	229	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	230	1	the	the	DET
ijassa-572	230	2	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	230	3	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	230	4	estimator	estimator	NOUN
ijassa-572	230	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	230	6	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	230	7	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	230	8	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	230	9	of	of	ADP
ijassa-572	230	10	r	r	NOUN
ijassa-572	230	11	for	for	ADP
ijassa-572	230	12	different	different	ADJ
ijassa-572	230	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	230	14	n	n	X
ijassa-572	230	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	230	16	m	m	VERB
ijassa-572	230	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	230	18	are	be	AUX
ijassa-572	230	19	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	230	20	in	in	ADP
ijassa-572	230	21	table	table	NOUN
ijassa-572	230	22	6.1	6.1	NUM
ijassa-572	230	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	231	1	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	231	2	estimates	estimate	NOUN
ijassa-572	231	3	of	of	ADP
ijassa-572	231	4	r	r	NOUN
ijassa-572	231	5	using	use	VERB
ijassa-572	231	6	different	different	ADJ
ijassa-572	231	7	techniques	technique	NOUN
ijassa-572	231	8	under	under	ADP
ijassa-572	231	9	different	different	ADJ
ijassa-572	231	10	loss	loss	NOUN
ijassa-572	231	11	error	error	NOUN
ijassa-572	231	12	functions	function	NOUN
ijassa-572	231	13	are	be	AUX
ijassa-572	231	14	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	231	15	in	in	ADP
ijassa-572	231	16	table	table	NOUN
ijassa-572	231	17	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	231	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	232	1	therefore	therefore	ADV
ijassa-572	232	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	232	3	from	from	ADP
ijassa-572	232	4	this	this	DET
ijassa-572	232	5	study	study	NOUN
ijassa-572	232	6	of	of	ADP
ijassa-572	232	7	the	the	DET
ijassa-572	232	8	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	232	9	results	result	NOUN
ijassa-572	232	10	we	we	PRON
ijassa-572	232	11	observed	observe	VERB
ijassa-572	232	12	that	that	SCONJ
ijassa-572	232	13	:	:	PUNCT
ijassa-572	232	14	•	•	ADP
ijassa-572	232	15	the	the	DET
ijassa-572	232	16	performance	performance	NOUN
ijassa-572	232	17	of	of	ADP
ijassa-572	232	18	the	the	DET
ijassa-572	232	19	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	232	20	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	232	21	is	be	AUX
ijassa-572	232	22	better	well	ADJ
ijassa-572	232	23	than	than	ADP
ijassa-572	232	24	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	232	25	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	232	26	for	for	ADP
ijassa-572	232	27	all	all	DET
ijassa-572	232	28	different	different	ADJ
ijassa-572	232	29	sample	sample	NOUN
ijassa-572	232	30	sizes	size	NOUN
ijassa-572	232	31	.	.	PUNCT
ijassa-572	233	1	•	•	NUM
ijassa-572	233	2	mean	mean	VERB
ijassa-572	233	3	squared	square	VERB
ijassa-572	233	4	error(mse	error(mse	NOUN
ijassa-572	233	5	’s	’s	PART
ijassa-572	233	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	233	7	for	for	SCONJ
ijassa-572	233	8	all	all	DET
ijassa-572	233	9	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	233	10	methods	method	NOUN
ijassa-572	233	11	decreased	decrease	VERB
ijassa-572	233	12	as	as	SCONJ
ijassa-572	233	13	sample	sample	NOUN
ijassa-572	233	14	size	size	NOUN
ijassa-572	233	15	increased	increase	VERB
ijassa-572	233	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	234	1	•	•	PUNCT
ijassa-572	234	2	as	as	SCONJ
ijassa-572	234	3	sample	sample	NOUN
ijassa-572	234	4	size	size	NOUN
ijassa-572	234	5	increased	increase	VERB
ijassa-572	234	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	234	7	the	the	DET
ijassa-572	234	8	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	234	9	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	234	10	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	234	11	for	for	ADP
ijassa-572	234	12	r	r	NOUN
ijassa-572	234	13	are	be	AUX
ijassa-572	234	14	improving	improve	VERB
ijassa-572	234	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	234	16	and	and	CCONJ
ijassa-572	234	17	their	their	PRON
ijassa-572	234	18	lengths	length	NOUN
ijassa-572	234	19	are	be	AUX
ijassa-572	234	20	decreasing	decrease	VERB
ijassa-572	234	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	235	1	that	that	PRON
ijassa-572	235	2	means	mean	VERB
ijassa-572	235	3	the	the	DET
ijassa-572	235	4	estimated	estimate	VERB
ijassa-572	235	5	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	235	6	becomes	become	VERB
ijassa-572	235	7	in	in	ADP
ijassa-572	235	8	the	the	DET
ijassa-572	235	9	most	most	ADV
ijassa-572	235	10	accurate	accurate	ADJ
ijassa-572	235	11	interval	interval	NOUN
ijassa-572	235	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	236	1	•	•	NUM
ijassa-572	236	2	when	when	SCONJ
ijassa-572	236	3	the	the	DET
ijassa-572	236	4	sample	sample	NOUN
ijassa-572	236	5	size	size	NOUN
ijassa-572	236	6	increased	increase	VERB
ijassa-572	236	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	236	8	both	both	CCONJ
ijassa-572	236	9	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	236	10	and	and	CCONJ
ijassa-572	236	11	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	236	12	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	236	13	results	result	NOUN
ijassa-572	236	14	become	become	VERB
ijassa-572	236	15	close	close	ADJ
ijassa-572	236	16	to	to	ADP
ijassa-572	236	17	each	each	DET
ijassa-572	236	18	other	other	ADJ
ijassa-572	236	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	237	1	•	•	NUM
ijassa-572	237	2	for	for	ADP
ijassa-572	237	3	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	237	4	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	237	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	237	6	importance	importance	NOUN
ijassa-572	237	7	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	237	8	technique	technique	NOUN
ijassa-572	237	9	gives	give	VERB
ijassa-572	237	10	less	less	ADJ
ijassa-572	237	11	mse	mse	NOUN
ijassa-572	237	12	’s	’s	PART
ijassa-572	237	13	values	value	NOUN
ijassa-572	237	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	237	15	so	so	SCONJ
ijassa-572	237	16	it	it	PRON
ijassa-572	237	17	is	be	AUX
ijassa-572	237	18	better	well	ADJ
ijassa-572	237	19	than	than	ADP
ijassa-572	237	20	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	237	21	technique	technique	NOUN
ijassa-572	237	22	for	for	ADP
ijassa-572	237	23	the	the	DET
ijassa-572	237	24	same	same	ADJ
ijassa-572	237	25	priors	prior	NOUN
ijassa-572	237	26	values	value	NOUN
ijassa-572	237	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	237	28	and	and	CCONJ
ijassa-572	237	29	same	same	ADJ
ijassa-572	237	30	number	number	NOUN
ijassa-572	237	31	of	of	ADP
ijassa-572	237	32	generated	generate	VERB
ijassa-572	237	33	samples	sample	NOUN
ijassa-572	237	34	.	.	PUNCT
ijassa-572	238	1	•	•	NUM
ijassa-572	238	2	general	general	ADJ
ijassa-572	238	3	entropy	entropy	NOUN
ijassa-572	238	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	238	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	238	6	linex	linex	ADV
ijassa-572	238	7	loss	loss	NOUN
ijassa-572	238	8	error	error	NOUN
ijassa-572	238	9	functions	function	NOUN
ijassa-572	238	10	gave	give	VERB
ijassa-572	238	11	less	less	ADJ
ijassa-572	238	12	mse	mse	NOUN
ijassa-572	238	13	’s	’s	NOUN
ijassa-572	238	14	at	at	ADP
ijassa-572	238	15	specified	specified	ADJ
ijassa-572	238	16	values	value	NOUN
ijassa-572	238	17	of	of	ADP
ijassa-572	238	18	c	c	PROPN
ijassa-572	238	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	238	20	q.	q.	PROPN
ijassa-572	238	21	as	as	SCONJ
ijassa-572	238	22	shown	show	VERB
ijassa-572	238	23	lx2	lx2	PROPN
ijassa-572	238	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	238	25	ge2	ge2	PROPN
ijassa-572	238	26	acheived	acheive	VERB
ijassa-572	238	27	the	the	DET
ijassa-572	238	28	best	good	ADJ
ijassa-572	238	29	results	result	NOUN
ijassa-572	238	30	for	for	ADP
ijassa-572	238	31	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	238	32	,	,	PUNCT
ijassa-572	238	33	but	but	CCONJ
ijassa-572	238	34	for	for	ADP
ijassa-572	238	35	importance	importance	NOUN
ijassa-572	238	36	sampling	sample	VERB
ijassa-572	238	37	technique	technique	NOUN
ijassa-572	238	38	lx1	lx1	NOUN
ijassa-572	238	39	,	,	PUNCT
ijassa-572	238	40	ge1	ge1	PROPN
ijassa-572	238	41	are	be	AUX
ijassa-572	238	42	the	the	DET
ijassa-572	238	43	best	good	ADJ
ijassa-572	238	44	methods	method	NOUN
ijassa-572	238	45	.	.	PUNCT
ijassa-572	239	1	table	table	NOUN
ijassa-572	239	2	6.1	6.1	NUM
ijassa-572	239	3	.	.	PUNCT
ijassa-572	240	1	average	average	ADJ
ijassa-572	240	2	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	240	3	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	4	mean	mean	INTJ
ijassa-572	240	5	squared	square	VERB
ijassa-572	240	6	error	error	NOUN
ijassa-572	240	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	8	for	for	ADP
ijassa-572	240	9	mle	mle	NOUN
ijassa-572	240	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	240	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	240	12	average	average	ADJ
ijassa-572	240	13	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	240	14	length	length	NOUN
ijassa-572	240	15	of	of	ADP
ijassa-572	240	16	the	the	DET
ijassa-572	240	17	simulated	simulate	VERB
ijassa-572	240	18	95%confidence	95%confidence	NUM
ijassa-572	240	19	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	240	20	of	of	ADP
ijassa-572	240	21	r.	r.	PROPN
ijassa-572	240	22	all	all	DET
ijassa-572	240	23	mse	mse	PROPN
ijassa-572	240	24	values	value	NOUN
ijassa-572	240	25	are	be	AUX
ijassa-572	240	26	multiplied	multiply	VERB
ijassa-572	240	27	by	by	ADP
ijassa-572	240	28	10−3	10−3	NUM
ijassa-572	240	29	estimator	estimator	NOUN
ijassa-572	240	30	mle	mle	PROPN
ijassa-572	240	31	c.i.l	c.i.l	PROPN
ijassa-572	240	32	c.i.u	c.i.u	NOUN
ijassa-572	240	33	c.i	c.i	PROPN
ijassa-572	240	34	.	.	PROPN
ijassa-572	240	35	length	length	NOUN
ijassa-572	240	36	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	37	10,10	10,10	NUM
ijassa-572	240	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	39	0.866095	0.866095	NUM
ijassa-572	240	40	0.734952	0.734952	NUM
ijassa-572	240	41	0.997237	0.997237	NUM
ijassa-572	240	42	0.262	0.262	NUM
ijassa-572	240	43	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	44	3.2129	3.2129	NUM
ijassa-572	240	45	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	46	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	47	20,20	20,20	NUM
ijassa-572	240	48	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	49	0.878225	0.878225	NUM
ijassa-572	240	50	0.787222	0.787222	NUM
ijassa-572	240	51	0.969227	0.969227	NUM
ijassa-572	240	52	0.182	0.182	NUM
ijassa-572	240	53	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	54	1.1262	1.1262	NUM
ijassa-572	240	55	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	56	(	(	PUNCT
ijassa-572	240	57	30,30	30,30	NUM
ijassa-572	240	58	)	)	PUNCT
ijassa-572	240	59	0.874831	0.874831	NUM
ijassa-572	241	1	0.797586	0.797586	NUM
ijassa-572	241	2	0.952077	0.952077	NUM
ijassa-572	241	3	0.155	0.155	NUM
ijassa-572	241	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	5	0.7609	0.7609	NUM
ijassa-572	241	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	8	50,50	50,50	X
ijassa-572	241	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	10	0.875794	0.875794	NUM
ijassa-572	241	11	0.816741	0.816741	NUM
ijassa-572	241	12	0.93706	0.93706	NUM
ijassa-572	241	13	0.120	0.120	NUM
ijassa-572	241	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	15	0.459333	0.459333	NUM
ijassa-572	241	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	17	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	18	70,70	70,70	NUM
ijassa-572	241	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	20	0.875149	0.875149	NUM
ijassa-572	241	21	0.823703	0.823703	NUM
ijassa-572	241	22	0.926595	0.926595	NUM
ijassa-572	241	23	0.103	0.103	NUM
ijassa-572	241	24	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	25	0.3349	0.3349	NUM
ijassa-572	241	26	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	27	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	28	100,100	100,100	NUM
ijassa-572	241	29	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	30	0.874276	0.874276	NUM
ijassa-572	241	31	0.834959	0.834959	NUM
ijassa-572	241	32	0.919893	0.919893	NUM
ijassa-572	241	33	0.084	0.084	NUM
ijassa-572	241	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	241	35	0.1554	0.1554	NUM
ijassa-572	241	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	241	37	7	7	NUM
ijassa-572	241	38	.	.	X
ijassa-572	242	1	real	real	ADJ
ijassa-572	242	2	data	datum	NOUN
ijassa-572	242	3	analysis	analysis	NOUN
ijassa-572	242	4	in	in	ADP
ijassa-572	242	5	this	this	DET
ijassa-572	242	6	section	section	NOUN
ijassa-572	242	7	we	we	PRON
ijassa-572	242	8	present	present	VERB
ijassa-572	242	9	the	the	DET
ijassa-572	242	10	analysis	analysis	NOUN
ijassa-572	242	11	of	of	ADP
ijassa-572	242	12	real	real	ADJ
ijassa-572	242	13	data	datum	NOUN
ijassa-572	242	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	242	15	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	242	16	by	by	ADP
ijassa-572	242	17	singh	singh	PROPN
ijassa-572	242	18	et	et	PROPN
ijassa-572	242	19	al	al	PROPN
ijassa-572	242	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	243	1	[	[	X
ijassa-572	243	2	18	18	NUM
ijassa-572	243	3	]	]	PUNCT
ijassa-572	243	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	244	1	the	the	DET
ijassa-572	244	2	data	datum	NOUN
ijassa-572	244	3	represent	represent	VERB
ijassa-572	244	4	the	the	DET
ijassa-572	244	5	waiting	waiting	NOUN
ijassa-572	244	6	times	time	NOUN
ijassa-572	244	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	244	8	in	in	ADP
ijassa-572	244	9	minutes	minute	NOUN
ijassa-572	244	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	244	11	before	before	ADP
ijassa-572	244	12	customer	customer	NOUN
ijassa-572	244	13	service	service	NOUN
ijassa-572	244	14	of	of	ADP
ijassa-572	244	15	two	two	NUM
ijassa-572	244	16	banks	bank	NOUN
ijassa-572	244	17	a	a	PRON
ijassa-572	244	18	and	and	CCONJ
ijassa-572	244	19	b	b	NOUN
ijassa-572	244	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	244	21	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	244	22	.	.	PUNCT
ijassa-572	245	1	the	the	DET
ijassa-572	245	2	use	use	NOUN
ijassa-572	245	3	of	of	ADP
ijassa-572	245	4	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	245	5	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	245	6	for	for	ADP
ijassa-572	245	7	the	the	DET
ijassa-572	245	8	waiting	waiting	NOUN
ijassa-572	245	9	times	time	NOUN
ijassa-572	245	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	245	11	bank	bank	NOUN
ijassa-572	245	12	a	a	NOUN
ijassa-572	245	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	245	14	data	datum	NOUN
ijassa-572	245	15	has	have	AUX
ijassa-572	245	16	been	be	AUX
ijassa-572	245	17	originally	originally	ADV
ijassa-572	245	18	discussed	discuss	VERB
ijassa-572	245	19	by	by	ADP
ijassa-572	245	20	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	245	21	[	[	X
ijassa-572	245	22	12	12	NUM
ijassa-572	245	23	]	]	PUNCT
ijassa-572	245	24	.	.	PUNCT
ijassa-572	246	1	since	since	SCONJ
ijassa-572	246	2	then	then	ADV
ijassa-572	246	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	246	4	many	many	ADJ
ijassa-572	246	5	authors	author	NOUN
ijassa-572	246	6	have	have	AUX
ijassa-572	246	7	suggested	suggest	VERB
ijassa-572	246	8	the	the	DET
ijassa-572	246	9	data	datum	NOUN
ijassa-572	246	10	under	under	ADP
ijassa-572	246	11	different	different	ADJ
ijassa-572	246	12	set	set	NOUN
ijassa-572	246	13	-	-	PUNCT
ijassa-572	246	14	up	up	NOUN
ijassa-572	246	15	for	for	ADP
ijassa-572	246	16	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	246	17	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	246	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	247	1	we	we	PRON
ijassa-572	247	2	are	be	AUX
ijassa-572	247	3	interested	interested	ADJ
ijassa-572	247	4	in	in	ADP
ijassa-572	247	5	estimating	estimate	VERB
ijassa-572	247	6	the	the	DET
ijassa-572	247	7	stress	stress	NOUN
ijassa-572	247	8	-	-	PUNCT
ijassa-572	247	9	strength	strength	NOUN
ijassa-572	247	10	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	247	11	c	c	ADP
ijassa-572	247	12	©	©	PROPN
ijassa-572	247	13	2018	2018	NUM
ijassa-572	247	14	assa	assa	NOUN
ijassa-572	247	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	248	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	248	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	248	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	248	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	248	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	248	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	248	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	248	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	248	9	of	of	ADP
ijassa-572	248	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	248	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	248	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	248	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	248	14	49	49	NUM
ijassa-572	248	15	table	table	NOUN
ijassa-572	248	16	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	248	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	249	1	average	average	ADJ
ijassa-572	249	2	estimates(mean	estimates(mean	ADJ
ijassa-572	249	3	squared	square	VERB
ijassa-572	249	4	error	error	NOUN
ijassa-572	249	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	249	6	of	of	ADP
ijassa-572	249	7	r	r	NOUN
ijassa-572	249	8	for	for	ADP
ijassa-572	249	9	different	different	ADJ
ijassa-572	249	10	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	249	11	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	249	12	under	under	ADP
ijassa-572	249	13	different	different	ADJ
ijassa-572	249	14	error	error	NOUN
ijassa-572	249	15	loss	loss	NOUN
ijassa-572	249	16	functions	function	NOUN
ijassa-572	249	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	250	1	all	all	DET
ijassa-572	250	2	mse	mse	NOUN
ijassa-572	250	3	values	value	NOUN
ijassa-572	250	4	are	be	AUX
ijassa-572	250	5	multiplied	multiply	VERB
ijassa-572	250	6	by	by	ADP
ijassa-572	250	7	10−3	10−3	NUM
ijassa-572	250	8	est	est	X
ijassa-572	250	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	251	1	importance	importance	NOUN
ijassa-572	251	2	sampling	sample	VERB
ijassa-572	251	3	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	251	4	technique	technique	NOUN
ijassa-572	251	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	251	6	m	m	NOUN
ijassa-572	251	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	251	8	n	n	CCONJ
ijassa-572	251	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	251	10	se	se	X
ijassa-572	251	11	lx1	lx1	PROPN
ijassa-572	251	12	lx2	lx2	PROPN
ijassa-572	251	13	ge1	ge1	PROPN
ijassa-572	251	14	ge2	ge2	PROPN
ijassa-572	251	15	se	se	PROPN
ijassa-572	251	16	lx1	lx1	PROPN
ijassa-572	251	17	lx2	lx2	PROPN
ijassa-572	251	18	ge1	ge1	PROPN
ijassa-572	251	19	ge2	ge2	PROPN
ijassa-572	251	20	(	(	PUNCT
ijassa-572	251	21	10,10	10,10	NUM
ijassa-572	251	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	251	23	0.86713	0.86713	NUM
ijassa-572	251	24	0.86862	0.86862	NUM
ijassa-572	251	25	0.86457	0.86457	NUM
ijassa-572	251	26	0.86829	0.86829	NUM
ijassa-572	252	1	0.86346	0.86346	NUM
ijassa-572	252	2	0.88787	0.88787	NUM
ijassa-572	252	3	0.88908	0.88908	NUM
ijassa-572	252	4	0.88577	0.88577	NUM
ijassa-572	252	5	0.8888	0.8888	NUM
ijassa-572	252	6	0.88494	0.88494	NUM
ijassa-572	252	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	8	0.7516	0.7516	NUM
ijassa-572	252	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	11	0.7058	0.7058	NUM
ijassa-572	252	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	14	0.8421	0.8421	NUM
ijassa-572	252	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	17	0.7134	0.7134	NUM
ijassa-572	252	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	20	0.8934	0.8934	NUM
ijassa-572	252	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	23	0.7611	0.7611	NUM
ijassa-572	252	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	25	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	26	0.7748	0.7748	NUM
ijassa-572	252	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	29	0.7459	0.7459	NUM
ijassa-572	252	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	31	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	32	0.77	0.77	NUM
ijassa-572	252	33	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	35	0.7477	0.7477	NUM
ijassa-572	252	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	37	(	(	PUNCT
ijassa-572	252	38	20,20	20,20	X
ijassa-572	252	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	252	40	0.87063	0.87063	NUM
ijassa-572	253	1	0.87147	0.87147	NUM
ijassa-572	253	2	0.86919	0.86919	NUM
ijassa-572	253	3	0.87128	0.87128	NUM
ijassa-572	253	4	0.86861	0.86861	NUM
ijassa-572	253	5	0.89199	0.89199	NUM
ijassa-572	253	6	0.89268	0.89268	NUM
ijassa-572	253	7	0.89081	0.89081	NUM
ijassa-572	253	8	0.89251	0.89251	NUM
ijassa-572	253	9	0.89038	0.89038	NUM
ijassa-572	253	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	11	0.4769	0.4769	NUM
ijassa-572	253	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	14	0.4611	0.4611	NUM
ijassa-572	253	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	17	0.5075	0.5075	NUM
ijassa-572	253	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	20	0.4637	0.4637	NUM
ijassa-572	253	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	23	0.5239	0.5239	NUM
ijassa-572	253	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	25	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	26	0.6747	0.6747	NUM
ijassa-572	253	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	29	0.692	0.692	NUM
ijassa-572	253	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	31	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	32	0.6479	0.6479	NUM
ijassa-572	253	33	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	35	0.6870	0.6870	NUM
ijassa-572	253	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	37	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	38	0.6403	0.6403	NUM
ijassa-572	253	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	41	30,30	30,30	NUM
ijassa-572	253	42	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	43	0.87073	0.87073	NUM
ijassa-572	253	44	0.87135	0.87135	NUM
ijassa-572	253	45	0.86967	0.86967	NUM
ijassa-572	253	46	0.87121	0.87121	NUM
ijassa-572	253	47	0.86925	0.86925	NUM
ijassa-572	253	48	0.89157	0.89157	NUM
ijassa-572	253	49	0.89208	0.89208	NUM
ijassa-572	253	50	0.89071	0.89071	NUM
ijassa-572	253	51	0.89196	0.89196	NUM
ijassa-572	253	52	0.8904	0.8904	NUM
ijassa-572	253	53	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	54	0.3591	0.3591	NUM
ijassa-572	253	55	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	56	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	57	0.3491	0.3491	NUM
ijassa-572	253	58	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	59	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	60	0.3784	0.3784	NUM
ijassa-572	253	61	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	62	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	63	0.3508	0.3508	NUM
ijassa-572	253	64	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	65	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	66	0.3883	0.3883	NUM
ijassa-572	253	67	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	68	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	69	0.5684	0.5684	NUM
ijassa-572	253	70	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	71	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	72	0.5822	0.5822	NUM
ijassa-572	253	73	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	74	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	75	0.5464	0.5464	NUM
ijassa-572	253	76	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	77	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	78	0.5785	0.5785	NUM
ijassa-572	253	79	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	80	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	81	0.5396	0.5396	NUM
ijassa-572	253	82	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	83	(	(	PUNCT
ijassa-572	253	84	50,50	50,50	X
ijassa-572	253	85	)	)	PUNCT
ijassa-572	253	86	0.87168	0.87168	NUM
ijassa-572	254	1	0.87206	0.87206	NUM
ijassa-572	254	2	0.87104	0.87104	NUM
ijassa-572	254	3	0.87198	0.87198	NUM
ijassa-572	254	4	0.87079	0.87079	NUM
ijassa-572	254	5	0.88997	0.88997	NUM
ijassa-572	254	6	0.89032	0.89032	NUM
ijassa-572	254	7	0.88938	0.88938	NUM
ijassa-572	254	8	0.89023	0.89023	NUM
ijassa-572	254	9	0.88916	0.88916	NUM
ijassa-572	254	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	11	0.2536	0.2536	NUM
ijassa-572	254	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	14	0.2486	0.2486	NUM
ijassa-572	254	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	17	0.2626	0.2626	NUM
ijassa-572	254	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	19	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	20	0.2496	0.2496	NUM
ijassa-572	254	21	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	23	0.2670	0.2670	NUM
ijassa-572	254	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	25	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	26	0.4366	0.4366	NUM
ijassa-572	254	27	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	28	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	29	0.4458	0.4458	NUM
ijassa-572	254	30	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	31	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	32	0.4216	0.4216	NUM
ijassa-572	254	33	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	34	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	35	0.4433	0.4433	NUM
ijassa-572	254	36	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	37	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	38	0.4167	0.4167	NUM
ijassa-572	254	39	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	40	(	(	PUNCT
ijassa-572	254	41	70,70	70,70	NUM
ijassa-572	254	42	)	)	PUNCT
ijassa-572	254	43	0.873434	0.873434	NUM
ijassa-572	254	44	0.873697	0.873697	NUM
ijassa-572	254	45	0.872995	0.872995	NUM
ijassa-572	254	46	0.873636	0.873636	NUM
ijassa-572	254	47	0.872827	0.872827	NUM
ijassa-572	255	1	0.88874	0.88874	NUM
ijassa-572	255	2	0.889014	0.889014	NUM
ijassa-572	255	3	0.88828	0.88828	NUM
ijassa-572	255	4	0.888946	0.888946	NUM
ijassa-572	255	5	0.888114	0.888114	NUM
ijassa-572	255	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	7	0.2189	0.2189	NUM
ijassa-572	255	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	10	0.217	0.217	NUM
ijassa-572	255	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	13	0.2226	0.2226	NUM
ijassa-572	255	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	15	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	16	0.2173	0.2173	NUM
ijassa-572	255	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	18	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	19	0.2244	0.2244	NUM
ijassa-572	255	20	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	21	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	22	0.3755	0.3755	NUM
ijassa-572	255	23	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	24	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	25	0.3823	0.3823	NUM
ijassa-572	255	26	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	27	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	28	0.3645	0.3645	NUM
ijassa-572	255	29	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	30	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	31	0.3805	0.3805	NUM
ijassa-572	255	32	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	33	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	34	0.3609	0.3609	NUM
ijassa-572	255	35	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	36	(	(	PUNCT
ijassa-572	255	37	100,100	100,100	NUM
ijassa-572	255	38	)	)	PUNCT
ijassa-572	255	39	0.875249	0.875249	NUM
ijassa-572	255	40	0.875418	0.875418	NUM
ijassa-572	255	41	0.874965	0.874965	NUM
ijassa-572	255	42	0.875378	0.875378	NUM
ijassa-572	255	43	0.874857	0.874857	NUM
ijassa-572	255	44	0.885949	0.885949	NUM
ijassa-572	256	1	0.886165	0.886165	NUM
ijassa-572	256	2	0.885586	0.885586	NUM
ijassa-572	256	3	0.886112	0.886112	NUM
ijassa-572	256	4	0.885455	0.885455	NUM
ijassa-572	256	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	6	0.1384	0.1384	NUM
ijassa-572	256	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	8	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	9	0.1387	0.1387	NUM
ijassa-572	256	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	12	0.138	0.138	NUM
ijassa-572	256	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	15	0.1386	0.1386	NUM
ijassa-572	256	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	17	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	18	0.138	0.138	NUM
ijassa-572	256	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	20	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	21	0.2432	0.2432	NUM
ijassa-572	256	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	23	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	24	0.2477	0.2477	NUM
ijassa-572	256	25	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	26	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	27	0.2359	0.2359	NUM
ijassa-572	256	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	29	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	30	0.2465	0.2465	NUM
ijassa-572	256	31	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	32	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	33	0.2334	0.2334	NUM
ijassa-572	256	34	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	35	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	256	36	r	r	NOUN
ijassa-572	256	37	=	=	SYM
ijassa-572	256	38	p	p	X
ijassa-572	256	39	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	40	y	y	NOUN
ijassa-572	256	41	<	<	X
ijassa-572	256	42	x	x	X
ijassa-572	256	43	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	44	where	where	SCONJ
ijassa-572	256	45	x	x	PRON
ijassa-572	256	46	and	and	CCONJ
ijassa-572	256	47	y	y	PROPN
ijassa-572	256	48	denotes	denote	VERB
ijassa-572	256	49	the	the	DET
ijassa-572	256	50	customer	customer	NOUN
ijassa-572	256	51	service	service	NOUN
ijassa-572	256	52	time	time	NOUN
ijassa-572	256	53	in	in	ADP
ijassa-572	256	54	bank	bank	PROPN
ijassa-572	256	55	a	a	PRON
ijassa-572	256	56	and	and	CCONJ
ijassa-572	256	57	b	b	PROPN
ijassa-572	256	58	(	(	PUNCT
ijassa-572	256	59	data	datum	NOUN
ijassa-572	256	60	set	set	VERB
ijassa-572	256	61	1	1	NUM
ijassa-572	256	62	,	,	PUNCT
ijassa-572	256	63	2	2	NUM
ijassa-572	256	64	)	)	PUNCT
ijassa-572	256	65	respectively	respectively	ADV
ijassa-572	256	66	.	.	PUNCT
ijassa-572	257	1	the	the	DET
ijassa-572	257	2	data	data	NOUN
ijassa-572	257	3	sets	set	NOUN
ijassa-572	257	4	are	be	AUX
ijassa-572	257	5	presented	present	VERB
ijassa-572	257	6	below	below	ADP
ijassa-572	257	7	:	:	PUNCT
ijassa-572	257	8	data	datum	NOUN
ijassa-572	257	9	set	set	VERB
ijassa-572	257	10	1	1	NUM
ijassa-572	257	11	:	:	PUNCT
ijassa-572	257	12	x	x	SYM
ijassa-572	257	13	(	(	PUNCT
ijassa-572	257	14	n=100	n=100	NUM
ijassa-572	257	15	)	)	PUNCT
ijassa-572	257	16	0.8	0.8	NUM
ijassa-572	257	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	18	0.8	0.8	NUM
ijassa-572	257	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	20	1.3	1.3	NUM
ijassa-572	257	21	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	22	1.5	1.5	NUM
ijassa-572	257	23	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	24	1.8	1.8	NUM
ijassa-572	257	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	26	1.9	1.9	NUM
ijassa-572	257	27	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	28	1.9	1.9	NUM
ijassa-572	257	29	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	30	2.1	2.1	NUM
ijassa-572	257	31	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	32	2.6	2.6	NUM
ijassa-572	257	33	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	34	2.7	2.7	NUM
ijassa-572	257	35	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	36	2.9	2.9	NUM
ijassa-572	257	37	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	38	3.1	3.1	NUM
ijassa-572	257	39	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	40	3.2,3.3	3.2,3.3	PROPN
ijassa-572	257	41	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	42	3.5	3.5	NUM
ijassa-572	257	43	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	44	3.6,4.0	3.6,4.0	PROPN
ijassa-572	257	45	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	46	4.1	4.1	NUM
ijassa-572	257	47	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	48	4.2	4.2	NUM
ijassa-572	257	49	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	50	4.2	4.2	NUM
ijassa-572	257	51	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	52	4.3	4.3	NUM
ijassa-572	257	53	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	54	4.3	4.3	NUM
ijassa-572	257	55	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	56	4.4	4.4	NUM
ijassa-572	257	57	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	58	4.4	4.4	NUM
ijassa-572	257	59	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	60	4.6	4.6	NUM
ijassa-572	257	61	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	62	4.7	4.7	NUM
ijassa-572	257	63	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	64	4.7	4.7	NUM
ijassa-572	257	65	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	66	4.8	4.8	NUM
ijassa-572	257	67	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	68	4.9	4.9	NUM
ijassa-572	257	69	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	70	4.9	4.9	NUM
ijassa-572	257	71	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	72	5.0	5.0	NUM
ijassa-572	257	73	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	74	5.3	5.3	NUM
ijassa-572	257	75	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	76	5.5	5.5	NUM
ijassa-572	257	77	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	78	5.7	5.7	NUM
ijassa-572	257	79	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	80	5.7	5.7	NUM
ijassa-572	257	81	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	82	6.1	6.1	NUM
ijassa-572	257	83	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	84	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	257	85	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	86	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	257	87	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	88	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	257	89	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	90	6.3	6.3	NUM
ijassa-572	257	91	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	92	6.7	6.7	NUM
ijassa-572	257	93	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	94	6.9	6.9	NUM
ijassa-572	257	95	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	96	7.1	7.1	NUM
ijassa-572	257	97	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	98	7.1	7.1	NUM
ijassa-572	257	99	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	100	7.1	7.1	NUM
ijassa-572	257	101	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	102	7.1	7.1	NUM
ijassa-572	257	103	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	104	7.4	7.4	NUM
ijassa-572	257	105	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	106	7.6	7.6	NUM
ijassa-572	257	107	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	108	7.7	7.7	NUM
ijassa-572	257	109	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	110	8.0	8.0	NUM
ijassa-572	257	111	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	112	8.2	8.2	NUM
ijassa-572	257	113	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	114	8.6	8.6	NUM
ijassa-572	257	115	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	116	8.6	8.6	NUM
ijassa-572	257	117	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	118	8.6	8.6	NUM
ijassa-572	257	119	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	120	8.8	8.8	NUM
ijassa-572	257	121	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	122	8.8	8.8	NUM
ijassa-572	257	123	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	124	8.9	8.9	NUM
ijassa-572	257	125	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	126	8.9	8.9	NUM
ijassa-572	257	127	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	128	9.5	9.5	NUM
ijassa-572	257	129	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	130	9.6	9.6	NUM
ijassa-572	257	131	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	132	9.7	9.7	NUM
ijassa-572	257	133	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	134	9.8	9.8	NUM
ijassa-572	257	135	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	136	10.7	10.7	NUM
ijassa-572	257	137	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	138	10.9	10.9	NUM
ijassa-572	257	139	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	140	11.0	11.0	NUM
ijassa-572	257	141	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	142	11.0	11.0	NUM
ijassa-572	257	143	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	144	11.1	11.1	NUM
ijassa-572	257	145	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	146	11.2	11.2	NUM
ijassa-572	257	147	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	148	11.2	11.2	NUM
ijassa-572	257	149	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	150	11.5	11.5	NUM
ijassa-572	257	151	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	152	11.9	11.9	NUM
ijassa-572	257	153	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	154	12.4	12.4	NUM
ijassa-572	257	155	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	156	12.5	12.5	NUM
ijassa-572	257	157	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	158	12.9	12.9	NUM
ijassa-572	257	159	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	160	13.0	13.0	NUM
ijassa-572	257	161	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	162	13.1	13.1	NUM
ijassa-572	257	163	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	164	13.3	13.3	NUM
ijassa-572	257	165	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	166	13.6	13.6	NUM
ijassa-572	257	167	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	168	13.7	13.7	NUM
ijassa-572	257	169	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	170	13.9	13.9	NUM
ijassa-572	257	171	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	172	14.1	14.1	NUM
ijassa-572	257	173	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	174	15.4	15.4	NUM
ijassa-572	257	175	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	176	15.4	15.4	NUM
ijassa-572	257	177	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	178	17.3	17.3	NUM
ijassa-572	257	179	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	180	17.3	17.3	NUM
ijassa-572	257	181	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	182	18.1	18.1	NUM
ijassa-572	257	183	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	184	18.2	18.2	NUM
ijassa-572	257	185	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	186	18.4	18.4	NUM
ijassa-572	257	187	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	188	18.9	18.9	NUM
ijassa-572	257	189	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	190	19.0	19.0	NUM
ijassa-572	257	191	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	192	19.9	19.9	NUM
ijassa-572	257	193	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	194	20.6	20.6	NUM
ijassa-572	257	195	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	196	21.3	21.3	NUM
ijassa-572	257	197	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	198	21.4	21.4	NUM
ijassa-572	257	199	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	200	21.9	21.9	NUM
ijassa-572	257	201	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	202	23.0	23.0	NUM
ijassa-572	257	203	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	204	27.0	27.0	NUM
ijassa-572	257	205	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	206	31.6	31.6	NUM
ijassa-572	257	207	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	208	33.1	33.1	NUM
ijassa-572	257	209	,	,	PUNCT
ijassa-572	257	210	38.5	38.5	NUM
ijassa-572	257	211	.	.	PUNCT
ijassa-572	258	1	data	datum	NOUN
ijassa-572	258	2	set	set	VERB
ijassa-572	258	3	2	2	NUM
ijassa-572	258	4	:	:	PUNCT
ijassa-572	258	5	y	y	PROPN
ijassa-572	258	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	258	7	m=60	m=60	PROPN
ijassa-572	258	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	258	9	0.1	0.1	NUM
ijassa-572	258	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	11	0.2	0.2	NUM
ijassa-572	258	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	13	0.3	0.3	NUM
ijassa-572	258	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	15	0.7	0.7	NUM
ijassa-572	258	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	17	0.9	0.9	NUM
ijassa-572	258	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	19	1.1	1.1	NUM
ijassa-572	258	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	21	1.2	1.2	NUM
ijassa-572	258	22	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	23	1.8	1.8	NUM
ijassa-572	258	24	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	25	1.9	1.9	NUM
ijassa-572	258	26	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	27	2.0	2.0	NUM
ijassa-572	258	28	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	29	2.2	2.2	NUM
ijassa-572	258	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	31	2.3	2.3	NUM
ijassa-572	258	32	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	33	2.3	2.3	NUM
ijassa-572	258	34	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	35	2.3	2.3	NUM
ijassa-572	258	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	37	2.5	2.5	NUM
ijassa-572	258	38	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	39	2.6	2.6	NUM
ijassa-572	258	40	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	41	2.7	2.7	NUM
ijassa-572	258	42	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	43	2.7	2.7	NUM
ijassa-572	258	44	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	45	2.9	2.9	NUM
ijassa-572	258	46	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	47	3.1	3.1	NUM
ijassa-572	258	48	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	49	3.1	3.1	NUM
ijassa-572	258	50	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	51	3.2	3.2	NUM
ijassa-572	258	52	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	53	3.4	3.4	NUM
ijassa-572	258	54	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	55	3.4	3.4	NUM
ijassa-572	258	56	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	57	3.5	3.5	NUM
ijassa-572	258	58	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	59	3.9	3.9	NUM
ijassa-572	258	60	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	61	4.0	4.0	NUM
ijassa-572	258	62	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	63	4.2	4.2	NUM
ijassa-572	258	64	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	65	4.5	4.5	NUM
ijassa-572	258	66	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	67	4.7	4.7	NUM
ijassa-572	258	68	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	69	5.3	5.3	NUM
ijassa-572	258	70	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	71	5.6	5.6	NUM
ijassa-572	258	72	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	73	5.6	5.6	NUM
ijassa-572	258	74	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	75	6.2	6.2	NUM
ijassa-572	258	76	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	77	6.3	6.3	NUM
ijassa-572	258	78	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	79	6.6	6.6	NUM
ijassa-572	258	80	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	81	6.8	6.8	NUM
ijassa-572	258	82	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	83	7.3	7.3	NUM
ijassa-572	258	84	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	85	7.5	7.5	NUM
ijassa-572	258	86	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	87	7.7	7.7	NUM
ijassa-572	258	88	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	89	7.7	7.7	NUM
ijassa-572	258	90	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	91	8.0	8.0	NUM
ijassa-572	258	92	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	93	8.0	8.0	NUM
ijassa-572	258	94	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	95	8.5	8.5	NUM
ijassa-572	258	96	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	97	8.5	8.5	NUM
ijassa-572	258	98	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	99	8.7	8.7	NUM
ijassa-572	258	100	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	101	9.5	9.5	NUM
ijassa-572	258	102	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	103	10.7	10.7	NUM
ijassa-572	258	104	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	105	10.9	10.9	NUM
ijassa-572	258	106	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	107	11.0	11.0	NUM
ijassa-572	258	108	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	109	12.1	12.1	NUM
ijassa-572	258	110	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	111	12.3	12.3	NUM
ijassa-572	258	112	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	113	12.8	12.8	NUM
ijassa-572	258	114	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	115	12.9	12.9	NUM
ijassa-572	258	116	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	117	13.2	13.2	NUM
ijassa-572	258	118	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	119	13.7	13.7	NUM
ijassa-572	258	120	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	121	14.5	14.5	NUM
ijassa-572	258	122	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	123	16.0	16.0	NUM
ijassa-572	258	124	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	125	16.5	16.5	NUM
ijassa-572	258	126	,	,	PUNCT
ijassa-572	258	127	28.0	28.0	NUM
ijassa-572	258	128	.	.	PUNCT
ijassa-572	259	1	first	first	ADV
ijassa-572	259	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	259	3	we	we	PRON
ijassa-572	259	4	checked	check	VERB
ijassa-572	259	5	the	the	DET
ijassa-572	259	6	suitability	suitability	NOUN
ijassa-572	259	7	of	of	ADP
ijassa-572	259	8	quasi	quasi	ADJ
ijassa-572	259	9	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	259	10	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	259	11	for	for	ADP
ijassa-572	259	12	the	the	DET
ijassa-572	259	13	considered	consider	VERB
ijassa-572	259	14	real	real	ADJ
ijassa-572	259	15	data	datum	NOUN
ijassa-572	259	16	sets	set	NOUN
ijassa-572	259	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	260	1	we	we	PRON
ijassa-572	260	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	260	3	therefore	therefore	ADV
ijassa-572	260	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	260	5	have	have	AUX
ijassa-572	260	6	provided	provide	VERB
ijassa-572	260	7	the	the	DET
ijassa-572	260	8	kolmogorov	kolmogorov	ADJ
ijassa-572	260	9	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	10	smirnov	smirnov	NOUN
ijassa-572	260	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	260	12	k	k	NOUN
ijassa-572	260	13	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	14	s),anderson	s),anderson	NOUN
ijassa-572	260	15	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	16	darling(a	darling(a	NOUN
ijassa-572	260	17	-	-	NOUN
ijassa-572	260	18	d	d	NOUN
ijassa-572	260	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	260	20	and	and	CCONJ
ijassa-572	260	21	cramér	cramér	PROPN
ijassa-572	260	22	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	23	von	von	PROPN
ijassa-572	260	24	mises	mises	PROPN
ijassa-572	260	25	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	260	26	to	to	PART
ijassa-572	260	27	test	test	VERB
ijassa-572	260	28	the	the	DET
ijassa-572	260	29	goodness	goodness	NOUN
ijassa-572	260	30	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	31	of	of	ADP
ijassa-572	260	32	-	-	PUNCT
ijassa-572	260	33	fit	fit	NOUN
ijassa-572	260	34	of	of	ADP
ijassa-572	260	35	above	above	ADJ
ijassa-572	260	36	data	data	NOUN
ijassa-572	260	37	sets	set	NOUN
ijassa-572	260	38	to	to	ADP
ijassa-572	260	39	the	the	DET
ijassa-572	260	40	quasi	quasi	PROPN
ijassa-572	260	41	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	260	42	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	260	43	.	.	PUNCT
ijassa-572	261	1	the	the	DET
ijassa-572	261	2	fitting	fitting	ADJ
ijassa-572	261	3	summary	summary	NOUN
ijassa-572	261	4	has	have	AUX
ijassa-572	261	5	been	be	AUX
ijassa-572	261	6	presented	present	VERB
ijassa-572	261	7	in	in	ADP
ijassa-572	261	8	table	table	NOUN
ijassa-572	261	9	7.1	7.1	NUM
ijassa-572	261	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	261	11	which	which	PRON
ijassa-572	261	12	indicates	indicate	VERB
ijassa-572	261	13	that	that	SCONJ
ijassa-572	261	14	the	the	DET
ijassa-572	261	15	qld	qld	PROPN
ijassa-572	261	16	fits	fit	VERB
ijassa-572	261	17	well	well	ADV
ijassa-572	261	18	to	to	ADP
ijassa-572	261	19	data	datum	NOUN
ijassa-572	261	20	set	set	VERB
ijassa-572	261	21	1	1	NUM
ijassa-572	261	22	and	and	CCONJ
ijassa-572	261	23	data	datum	NOUN
ijassa-572	261	24	set	set	VERB
ijassa-572	261	25	2	2	NUM
ijassa-572	261	26	.	.	PUNCT
ijassa-572	261	27	table	table	NOUN
ijassa-572	261	28	7.3	7.3	NUM
ijassa-572	261	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	262	1	p	p	X
ijassa-572	262	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	262	3	value	value	NOUN
ijassa-572	262	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	262	5	statistic	statistic	NOUN
ijassa-572	262	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	262	7	of	of	ADP
ijassa-572	262	8	different	different	ADJ
ijassa-572	262	9	goodness	goodness	NOUN
ijassa-572	262	10	-	-	PUNCT
ijassa-572	262	11	of	of	ADP
ijassa-572	262	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	262	13	fit	fit	ADJ
ijassa-572	262	14	tests	test	NOUN
ijassa-572	262	15	for	for	ADP
ijassa-572	262	16	data	datum	NOUN
ijassa-572	262	17	set	set	VERB
ijassa-572	262	18	1	1	NUM
ijassa-572	262	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	262	20	2	2	NUM
ijassa-572	262	21	.	.	X
ijassa-572	263	1	k	k	X
ijassa-572	263	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	263	3	s	s	VERB
ijassa-572	263	4	a	a	DET
ijassa-572	263	5	-	-	PUNCT
ijassa-572	263	6	d	d	NOUN
ijassa-572	263	7	cramér	cramér	PROPN
ijassa-572	263	8	-	-	PUNCT
ijassa-572	263	9	von	von	PROPN
ijassa-572	263	10	data	datum	NOUN
ijassa-572	263	11	set	set	VERB
ijassa-572	263	12	1	1	NUM
ijassa-572	263	13	.	.	NUM
ijassa-572	264	1	0.0654	0.0654	NUM
ijassa-572	264	2	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	3	0.1290	0.1290	NUM
ijassa-572	264	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	5	0.0217	0.0217	NUM
ijassa-572	264	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	7	3.2033	3.2033	NUM
ijassa-572	264	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	9	0.0501	0.0501	NUM
ijassa-572	264	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	11	0.4610	0.4610	NUM
ijassa-572	264	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	13	data	datum	NOUN
ijassa-572	264	14	set	set	VERB
ijassa-572	264	15	2	2	NUM
ijassa-572	264	16	.	.	NOUN
ijassa-572	264	17	0.9287	0.9287	NUM
ijassa-572	264	18	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	19	0.0677	0.0677	NUM
ijassa-572	264	20	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	21	0.965	0.965	NUM
ijassa-572	264	22	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	23	0.2597	0.2597	NUM
ijassa-572	264	24	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	25	0.9310	0.9310	NUM
ijassa-572	264	26	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	27	0.0404	0.0404	NUM
ijassa-572	264	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	29	based	base	VERB
ijassa-572	264	30	on	on	ADP
ijassa-572	264	31	the	the	DET
ijassa-572	264	32	mles	mle	NOUN
ijassa-572	264	33	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	264	34	,	,	PUNCT
ijassa-572	264	35	α̂1	α̂1	PRON
ijassa-572	264	36	,	,	PUNCT
ijassa-572	264	37	θ̂2	θ̂2	NOUN
ijassa-572	264	38	,	,	PUNCT
ijassa-572	264	39	α̂2	α̂2	PRON
ijassa-572	264	40	the	the	DET
ijassa-572	264	41	point	point	NOUN
ijassa-572	264	42	estimate	estimate	NOUN
ijassa-572	264	43	of	of	ADP
ijassa-572	264	44	r	r	NOUN
ijassa-572	264	45	is	be	AUX
ijassa-572	264	46	0.59	0.59	NUM
ijassa-572	264	47	and	and	CCONJ
ijassa-572	264	48	the	the	DET
ijassa-572	264	49	95	95	NUM
ijassa-572	264	50	%	%	NOUN
ijassa-572	264	51	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	264	52	interval	interval	NOUN
ijassa-572	264	53	of	of	ADP
ijassa-572	264	54	r	r	NOUN
ijassa-572	264	55	is	be	AUX
ijassa-572	264	56	(	(	PUNCT
ijassa-572	264	57	0.25	0.25	NUM
ijassa-572	264	58	,	,	PUNCT
ijassa-572	264	59	0.93	0.93	NUM
ijassa-572	264	60	)	)	PUNCT
ijassa-572	264	61	.	.	PUNCT
ijassa-572	265	1	for	for	ADP
ijassa-572	265	2	real	real	ADJ
ijassa-572	265	3	data	data	NOUN
ijassa-572	265	4	sets	set	NOUN
ijassa-572	265	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	265	6	the	the	DET
ijassa-572	265	7	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	265	8	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	265	9	and	and	CCONJ
ijassa-572	265	10	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	265	11	estimates	estimate	NOUN
ijassa-572	265	12	of	of	ADP
ijassa-572	265	13	the	the	DET
ijassa-572	265	14	stress	stress	NOUN
ijassa-572	265	15	-	-	PUNCT
ijassa-572	265	16	strength	strength	NOUN
ijassa-572	265	17	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	265	18	and	and	CCONJ
ijassa-572	265	19	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	265	20	are	be	AUX
ijassa-572	265	21	summarized	summarize	VERB
ijassa-572	265	22	in	in	ADP
ijassa-572	265	23	table	table	NOUN
ijassa-572	265	24	7.2	7.2	NUM
ijassa-572	265	25	.	.	PUNCT
ijassa-572	266	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	266	2	c	c	ADP
ijassa-572	266	3	©	©	PROPN
ijassa-572	266	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	266	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	266	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	267	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	267	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	267	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	267	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	267	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	267	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	267	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	267	8	50	50	NUM
ijassa-572	267	9	m.	m.	NOUN
ijassa-572	267	10	mohie	mohie	NOUN
ijassa-572	267	11	el	el	PROPN
ijassa-572	267	12	-	-	PUNCT
ijassa-572	267	13	din	din	PROPN
ijassa-572	267	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	267	15	a.	a.	PROPN
ijassa-572	267	16	sadek	sadek	PROPN
ijassa-572	267	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	267	18	shaimaa	shaimaa	ADJ
ijassa-572	267	19	elmeghawry	elmeghawry	NOUN
ijassa-572	267	20	table	table	NOUN
ijassa-572	267	21	7.4	7.4	NUM
ijassa-572	267	22	.	.	PUNCT
ijassa-572	268	1	the	the	DET
ijassa-572	268	2	mles	mle	NOUN
ijassa-572	268	3	and	and	CCONJ
ijassa-572	268	4	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	268	5	estimates	estimate	NOUN
ijassa-572	268	6	of	of	ADP
ijassa-572	268	7	stress	stress	NOUN
ijassa-572	268	8	-	-	PUNCT
ijassa-572	268	9	strength	strength	NOUN
ijassa-572	268	10	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	268	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	268	12	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	268	13	r	r	NOUN
ijassa-572	268	14	from	from	ADP
ijassa-572	268	15	real	real	ADJ
ijassa-572	268	16	data	datum	NOUN
ijassa-572	268	17	sets	set	VERB
ijassa-572	268	18	est	est	X
ijassa-572	268	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	269	1	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	269	2	θ̂1	θ̂1	X
ijassa-572	269	3	α̂1	α̂1	NUM
ijassa-572	269	4	α̂2	α̂2	PRON
ijassa-572	269	5	r̂	r̂	VERB
ijassa-572	269	6	mle	mle	PROPN
ijassa-572	269	7	0.1	0.1	NUM
ijassa-572	269	8	0.27	0.27	NUM
ijassa-572	269	9	84.09	84.09	NUM
ijassa-572	269	10	0.41	0.41	NUM
ijassa-572	269	11	0.59	0.59	NUM
ijassa-572	269	12	bayesimp	bayesimp	VERB
ijassa-572	269	13	0.13	0.13	NUM
ijassa-572	269	14	0.59	0.59	NUM
ijassa-572	269	15	1.44	1.44	NUM
ijassa-572	269	16	0.66	0.66	NUM
ijassa-572	269	17	0.81	0.81	NUM
ijassa-572	269	18	bayesmh	bayesmh	NOUN
ijassa-572	269	19	0.1	0.1	NUM
ijassa-572	269	20	0.54	0.54	NUM
ijassa-572	269	21	22.13	22.13	NUM
ijassa-572	269	22	0.69	0.69	NUM
ijassa-572	269	23	0.77	0.77	NUM
ijassa-572	269	24	8	8	NUM
ijassa-572	269	25	.	.	PUNCT
ijassa-572	269	26	conclusion	conclusion	NOUN
ijassa-572	269	27	in	in	ADP
ijassa-572	269	28	this	this	DET
ijassa-572	269	29	paper	paper	NOUN
ijassa-572	269	30	,	,	PUNCT
ijassa-572	269	31	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	269	32	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	269	33	and	and	CCONJ
ijassa-572	269	34	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	269	35	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	269	36	methods	method	NOUN
ijassa-572	269	37	for	for	ADP
ijassa-572	269	38	stress	stress	NOUN
ijassa-572	269	39	-	-	PUNCT
ijassa-572	269	40	strength	strength	NOUN
ijassa-572	269	41	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	269	42	r	r	NOUN
ijassa-572	269	43	were	be	AUX
ijassa-572	269	44	discussed	discuss	VERB
ijassa-572	269	45	,	,	PUNCT
ijassa-572	269	46	when	when	SCONJ
ijassa-572	269	47	x	x	PRON
ijassa-572	269	48	and	and	CCONJ
ijassa-572	269	49	y	y	PROPN
ijassa-572	269	50	both	both	PRON
ijassa-572	269	51	follow	follow	VERB
ijassa-572	269	52	a	a	DET
ijassa-572	269	53	quasi	quasi	ADJ
ijassa-572	269	54	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	269	55	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	269	56	with	with	ADP
ijassa-572	269	57	different	different	ADJ
ijassa-572	269	58	parameters	parameter	NOUN
ijassa-572	269	59	.	.	PUNCT
ijassa-572	270	1	we	we	PRON
ijassa-572	270	2	obtained	obtain	VERB
ijassa-572	270	3	the	the	DET
ijassa-572	270	4	95	95	NUM
ijassa-572	270	5	%	%	NOUN
ijassa-572	270	6	confidence	confidence	NOUN
ijassa-572	270	7	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	270	8	of	of	ADP
ijassa-572	270	9	r	r	NOUN
ijassa-572	270	10	based	base	VERB
ijassa-572	270	11	on	on	ADP
ijassa-572	270	12	the	the	DET
ijassa-572	270	13	observed	observe	VERB
ijassa-572	270	14	fisher	fisher	PROPN
ijassa-572	270	15	information	information	NOUN
ijassa-572	270	16	matrix	matrix	NOUN
ijassa-572	270	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	271	1	we	we	PRON
ijassa-572	271	2	proposed	propose	VERB
ijassa-572	271	3	the	the	DET
ijassa-572	271	4	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	271	5	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	271	6	based	base	VERB
ijassa-572	271	7	on	on	ADP
ijassa-572	271	8	independent	independent	ADJ
ijassa-572	271	9	gamma	gamma	NOUN
ijassa-572	271	10	priors	prior	NOUN
ijassa-572	271	11	under	under	ADP
ijassa-572	271	12	different	different	ADJ
ijassa-572	271	13	error	error	NOUN
ijassa-572	271	14	loss	loss	NOUN
ijassa-572	271	15	functions(squared	functions(squared	PROPN
ijassa-572	271	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	271	17	linex	linex	ADV
ijassa-572	271	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	271	19	and	and	CCONJ
ijassa-572	271	20	general	general	ADJ
ijassa-572	271	21	entropy	entropy	PROPN
ijassa-572	271	22	)	)	PUNCT
ijassa-572	271	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	272	1	we	we	PRON
ijassa-572	272	2	suggested	suggest	VERB
ijassa-572	272	3	the	the	DET
ijassa-572	272	4	importance	importance	NOUN
ijassa-572	272	5	sampling	sampling	NOUN
ijassa-572	272	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	272	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	272	8	mcmc	mcmc	PROPN
ijassa-572	272	9	techniques	technique	NOUN
ijassa-572	272	10	to	to	PART
ijassa-572	272	11	generate	generate	VERB
ijassa-572	272	12	samples	sample	NOUN
ijassa-572	272	13	from	from	ADP
ijassa-572	272	14	the	the	DET
ijassa-572	272	15	posterior	posterior	ADJ
ijassa-572	272	16	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	272	17	and	and	CCONJ
ijassa-572	272	18	then	then	ADV
ijassa-572	272	19	compute	compute	VERB
ijassa-572	272	20	the	the	DET
ijassa-572	272	21	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	272	22	estimates	estimate	VERB
ijassa-572	272	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	273	1	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	273	2	study	study	NOUN
ijassa-572	273	3	has	have	AUX
ijassa-572	273	4	been	be	AUX
ijassa-572	273	5	introduced	introduce	VERB
ijassa-572	273	6	to	to	PART
ijassa-572	273	7	investigate	investigate	VERB
ijassa-572	273	8	the	the	DET
ijassa-572	273	9	performance	performance	NOUN
ijassa-572	273	10	and	and	CCONJ
ijassa-572	273	11	compare	compare	VERB
ijassa-572	273	12	among	among	ADP
ijassa-572	273	13	all	all	DET
ijassa-572	273	14	mentioned	mention	VERB
ijassa-572	273	15	methods	method	NOUN
ijassa-572	273	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	274	1	simulation	simulation	NOUN
ijassa-572	274	2	results	result	NOUN
ijassa-572	274	3	suggest	suggest	VERB
ijassa-572	274	4	that	that	SCONJ
ijassa-572	274	5	the	the	DET
ijassa-572	274	6	performance	performance	NOUN
ijassa-572	274	7	of	of	ADP
ijassa-572	274	8	the	the	DET
ijassa-572	274	9	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	274	10	estimator	estimator	NOUN
ijassa-572	274	11	is	be	AUX
ijassa-572	274	12	better	well	ADJ
ijassa-572	274	13	than	than	ADP
ijassa-572	274	14	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	274	15	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	274	16	for	for	ADP
ijassa-572	274	17	all	all	DET
ijassa-572	274	18	different	different	ADJ
ijassa-572	274	19	sample	sample	NOUN
ijassa-572	274	20	sizes	size	NOUN
ijassa-572	274	21	.	.	PUNCT
ijassa-572	275	1	also	also	ADV
ijassa-572	275	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	275	3	maximum	maximum	ADJ
ijassa-572	275	4	likelihood	likelihood	NOUN
ijassa-572	275	5	method	method	NOUN
ijassa-572	275	6	provides	provide	VERB
ijassa-572	275	7	very	very	ADV
ijassa-572	275	8	satisfactory	satisfactory	ADJ
ijassa-572	275	9	results	result	NOUN
ijassa-572	275	10	as	as	SCONJ
ijassa-572	275	11	the	the	DET
ijassa-572	275	12	sample	sample	NOUN
ijassa-572	275	13	size	size	NOUN
ijassa-572	275	14	increased	increase	VERB
ijassa-572	275	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	276	1	references	reference	NOUN
ijassa-572	276	2	1	1	NUM
ijassa-572	276	3	.	.	PUNCT
ijassa-572	277	1	al	al	PROPN
ijassa-572	277	2	-	-	PUNCT
ijassa-572	277	3	mutairi	mutairi	PROPN
ijassa-572	277	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	277	5	d.k	d.k	PROPN
ijassa-572	277	6	.	.	PROPN
ijassa-572	277	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	277	8	ghitany	ghitany	NOUN
ijassa-572	277	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	277	10	m.e	m.e	PROPN
ijassa-572	277	11	.	.	PROPN
ijassa-572	277	12	&	&	CCONJ
ijassa-572	277	13	kundu	kundu	PROPN
ijassa-572	277	14	,	,	PUNCT
ijassa-572	277	15	d.	d.	PROPN
ijassa-572	277	16	(	(	PUNCT
ijassa-572	277	17	2013	2013	NUM
ijassa-572	277	18	)	)	PUNCT
ijassa-572	277	19	.	.	PUNCT
ijassa-572	278	1	inferences	inference	NOUN
ijassa-572	278	2	on	on	ADP
ijassa-572	278	3	stress	stress	NOUN
ijassa-572	278	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	278	5	strength	strength	NOUN
ijassa-572	278	6	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	278	7	from	from	ADP
ijassa-572	278	8	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	278	9	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	278	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	279	1	communications	communication	NOUN
ijassa-572	279	2	in	in	ADP
ijassa-572	279	3	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	279	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	279	5	theory	theory	NOUN
ijassa-572	279	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	279	7	methods	method	NOUN
ijassa-572	279	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	279	9	42	42	NUM
ijassa-572	279	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	279	11	1443	1443	NUM
ijassa-572	279	12	-	-	SYM
ijassa-572	279	13	1463	1463	NUM
ijassa-572	279	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	280	1	2	2	X
ijassa-572	280	2	.	.	X
ijassa-572	280	3	al	al	PROPN
ijassa-572	280	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	280	5	mutairi	mutairi	PROPN
ijassa-572	280	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	280	7	d.k	d.k	PROPN
ijassa-572	280	8	.	.	PROPN
ijassa-572	280	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	280	10	ghitany	ghitany	PROPN
ijassa-572	280	11	&	&	CCONJ
ijassa-572	280	12	m.e	m.e	PROPN
ijassa-572	280	13	.	.	PROPN
ijassa-572	280	14	,kundu	,kundu	PROPN
ijassa-572	280	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	280	16	d.	d.	PROPN
ijassa-572	280	17	(	(	PUNCT
ijassa-572	280	18	2015	2015	NUM
ijassa-572	280	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	280	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	281	1	inferences	inference	NOUN
ijassa-572	281	2	on	on	ADP
ijassa-572	281	3	stress	stress	NOUN
ijassa-572	281	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	281	5	strength	strength	NOUN
ijassa-572	281	6	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	281	7	from	from	ADP
ijassa-572	281	8	weigthed	weigthe	VERB
ijassa-572	281	9	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	281	10	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	281	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	282	1	communications	communication	NOUN
ijassa-572	282	2	in	in	ADP
ijassa-572	282	3	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	282	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	282	5	theory	theory	NOUN
ijassa-572	282	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	282	7	methods	method	NOUN
ijassa-572	282	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	282	9	44	44	NUM
ijassa-572	282	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	282	11	4096	4096	NUM
ijassa-572	282	12	-	-	SYM
ijassa-572	282	13	4113	4113	NUM
ijassa-572	282	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	283	1	3	3	X
ijassa-572	283	2	.	.	X
ijassa-572	283	3	basu	basu	PROPN
ijassa-572	283	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	283	5	a.p	a.p	PROPN
ijassa-572	283	6	&	&	CCONJ
ijassa-572	283	7	ebrahimi	ebrahimi	PROPN
ijassa-572	283	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	283	9	n.(1991	n.(1991	PROPN
ijassa-572	283	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	283	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	284	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	284	2	approach	approach	NOUN
ijassa-572	284	3	to	to	ADP
ijassa-572	284	4	life	life	NOUN
ijassa-572	284	5	testing	testing	NOUN
ijassa-572	284	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	284	7	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	284	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	284	9	using	use	VERB
ijassa-572	284	10	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	284	11	loss	loss	NOUN
ijassa-572	284	12	function	function	NOUN
ijassa-572	284	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	285	1	jour	jour	X
ijassa-572	285	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	285	3	stat	stat	PROPN
ijassa-572	285	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	286	1	plann	plann	PROPN
ijassa-572	286	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	287	1	infer	infer	VERB
ijassa-572	287	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	287	3	29	29	NUM
ijassa-572	287	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	287	5	21	21	NUM
ijassa-572	287	6	-	-	SYM
ijassa-572	287	7	31	31	NUM
ijassa-572	287	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	288	1	4	4	X
ijassa-572	288	2	.	.	X
ijassa-572	288	3	braess	braess	NOUN
ijassa-572	288	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	288	5	d.	d.	PROPN
ijassa-572	288	6	&	&	CCONJ
ijassa-572	288	7	dette	dette	PROPN
ijassa-572	288	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	288	9	h.(2004	h.(2004	PROPN
ijassa-572	288	10	)	)	PUNCT
ijassa-572	288	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	289	1	the	the	DET
ijassa-572	289	2	asymptotic	asymptotic	ADJ
ijassa-572	289	3	minimax	minimax	NOUN
ijassa-572	289	4	risk	risk	NOUN
ijassa-572	289	5	for	for	ADP
ijassa-572	289	6	the	the	DET
ijassa-572	289	7	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	289	8	of	of	ADP
ijassa-572	289	9	constrained	constrain	VERB
ijassa-572	289	10	binomial	binomial	ADJ
ijassa-572	289	11	and	and	CCONJ
ijassa-572	289	12	multinomial	multinomial	ADJ
ijassa-572	289	13	probabilities	probability	NOUN
ijassa-572	289	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	290	1	sankhyaind.j.statist.66(4	sankhyaind.j.statist.66(4	NOUN
ijassa-572	290	2	)	)	PUNCT
ijassa-572	290	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	290	4	707732	707732	NUM
ijassa-572	290	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	291	1	5	5	NUM
ijassa-572	291	2	.	.	X
ijassa-572	291	3	calabria	calabria	PROPN
ijassa-572	291	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	291	5	r.	r.	PROPN
ijassa-572	291	6	&	&	CCONJ
ijassa-572	291	7	pulcini	pulcini	PROPN
ijassa-572	291	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	291	9	g.	g.	PROPN
ijassa-572	291	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	291	11	1994	1994	NUM
ijassa-572	291	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	291	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	292	1	an	an	DET
ijassa-572	292	2	engineering	engineering	NOUN
ijassa-572	292	3	approach	approach	NOUN
ijassa-572	292	4	to	to	ADP
ijassa-572	292	5	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	292	6	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	292	7	for	for	ADP
ijassa-572	292	8	the	the	DET
ijassa-572	292	9	weibull	weibull	PROPN
ijassa-572	292	10	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	292	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	293	1	microelectronic	microelectronic	ADJ
ijassa-572	293	2	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	293	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	293	4	34	34	NUM
ijassa-572	293	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	293	6	5),789	5),789	ADV
ijassa-572	293	7	-	-	NUM
ijassa-572	293	8	802	802	NUM
ijassa-572	293	9	.	.	NOUN
ijassa-572	294	1	6	6	NUM
ijassa-572	294	2	.	.	X
ijassa-572	295	1	chen	chen	PROPN
ijassa-572	295	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	295	3	m.h	m.h	PROPN
ijassa-572	295	4	.	.	PROPN
ijassa-572	295	5	&	&	CCONJ
ijassa-572	295	6	shao	shao	PROPN
ijassa-572	295	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	295	8	q.m	q.m	PROPN
ijassa-572	295	9	.	.	PROPN
ijassa-572	295	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	295	11	1999	1999	NUM
ijassa-572	295	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	295	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	296	1	monte	monte	PROPN
ijassa-572	296	2	carlo	carlo	PROPN
ijassa-572	296	3	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	296	4	of	of	ADP
ijassa-572	296	5	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	296	6	credible	credible	ADJ
ijassa-572	296	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	296	8	hpd	hpd	PROPN
ijassa-572	296	9	intervals	interval	NOUN
ijassa-572	296	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	297	1	journal	journal	NOUN
ijassa-572	297	2	of	of	ADP
ijassa-572	297	3	computational	computational	ADJ
ijassa-572	297	4	and	and	CCONJ
ijassa-572	297	5	graphical	graphical	ADJ
ijassa-572	297	6	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	297	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	297	8	8(1	8(1	NOUN
ijassa-572	297	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	297	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	297	11	69	69	NUM
ijassa-572	297	12	-	-	SYM
ijassa-572	297	13	92	92	NUM
ijassa-572	297	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	298	1	7	7	X
ijassa-572	298	2	.	.	X
ijassa-572	298	3	church	church	NOUN
ijassa-572	298	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	298	5	j.d	j.d	PROPN
ijassa-572	298	6	.	.	PROPN
ijassa-572	298	7	&	&	CCONJ
ijassa-572	298	8	harris	harris	PROPN
ijassa-572	298	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	298	10	b.	b.	PROPN
ijassa-572	298	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	298	12	1970	1970	NUM
ijassa-572	298	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	298	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	299	1	the	the	DET
ijassa-572	299	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	299	3	of	of	ADP
ijassa-572	299	4	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	299	5	from	from	ADP
ijassa-572	299	6	stress	stress	NOUN
ijassa-572	299	7	-	-	PUNCT
ijassa-572	299	8	strength	strength	NOUN
ijassa-572	299	9	relationships	relationship	NOUN
ijassa-572	299	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	300	1	technometrics	technometric	NOUN
ijassa-572	300	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	300	3	12	12	NUM
ijassa-572	300	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	300	5	49	49	NUM
ijassa-572	300	6	-	-	SYM
ijassa-572	300	7	54	54	NUM
ijassa-572	300	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	300	9	8	8	NUM
ijassa-572	300	10	.	.	X
ijassa-572	301	1	hastings	hastings	PROPN
ijassa-572	301	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	301	3	wk	wk	PROPN
ijassa-572	301	4	.	.	PUNCT
ijassa-572	301	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	301	6	1970	1970	NUM
ijassa-572	301	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	301	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	302	1	monte	monte	PROPN
ijassa-572	302	2	carlo	carlo	PROPN
ijassa-572	302	3	sampling	sample	VERB
ijassa-572	302	4	methods	method	NOUN
ijassa-572	302	5	using	use	VERB
ijassa-572	302	6	markov	markov	NOUN
ijassa-572	302	7	chains	chain	NOUN
ijassa-572	302	8	and	and	CCONJ
ijassa-572	302	9	their	their	PRON
ijassa-572	302	10	applications	application	NOUN
ijassa-572	302	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	302	12	biometrika	biometrika	NOUN
ijassa-572	302	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	302	14	57	57	NUM
ijassa-572	302	15	,	,	PUNCT
ijassa-572	302	16	97	97	NUM
ijassa-572	302	17	-	-	SYM
ijassa-572	302	18	109	109	NUM
ijassa-572	302	19	.	.	NOUN
ijassa-572	302	20	9	9	NUM
ijassa-572	302	21	.	.	X
ijassa-572	303	1	khan	khan	PROPN
ijassa-572	303	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	303	3	adil	adil	PROPN
ijassa-572	303	4	h.	h.	PROPN
ijassa-572	303	5	&	&	CCONJ
ijassa-572	303	6	jan	jan	PROPN
ijassa-572	303	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	303	8	t.	t.	PROPN
ijassa-572	303	9	r.	r.	PROPN
ijassa-572	303	10	(	(	PUNCT
ijassa-572	303	11	2015	2015	NUM
ijassa-572	303	12	)	)	PUNCT
ijassa-572	303	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	304	1	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	304	2	of	of	ADP
ijassa-572	304	3	stress	stress	NOUN
ijassa-572	304	4	-	-	PUNCT
ijassa-572	304	5	strength	strength	NOUN
ijassa-572	304	6	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	304	7	model	model	NOUN
ijassa-572	304	8	using	use	VERB
ijassa-572	304	9	finite	finite	ADJ
ijassa-572	304	10	mixture	mixture	NOUN
ijassa-572	304	11	of	of	ADP
ijassa-572	304	12	two	two	NUM
ijassa-572	304	13	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	304	14	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	304	15	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	304	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	305	1	journal	journal	PROPN
ijassa-572	305	2	of	of	ADP
ijassa-572	305	3	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	305	4	applications	application	NOUN
ijassa-572	305	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	305	6	probability	probability	NOUN
ijassa-572	305	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	305	8	4(1	4(1	X
ijassa-572	305	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	305	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	305	11	147	147	NUM
ijassa-572	305	12	-	-	SYM
ijassa-572	305	13	159	159	NUM
ijassa-572	305	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	306	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	306	2	c	c	ADP
ijassa-572	306	3	©	©	PROPN
ijassa-572	306	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	306	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	306	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	307	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	307	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	307	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	307	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	307	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	307	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	307	7	)	)	PUNCT
ijassa-572	307	8	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	307	9	of	of	ADP
ijassa-572	307	10	stress	stress	NOUN
ijassa-572	307	11	-	-	PUNCT
ijassa-572	307	12	strength	strength	NOUN
ijassa-572	307	13	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	307	14	51	51	NUM
ijassa-572	307	15	10	10	NUM
ijassa-572	307	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	308	1	kotz	kotz	PROPN
ijassa-572	308	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	308	3	s.	s.	PROPN
ijassa-572	308	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	308	5	lumelskii	lumelskii	PROPN
ijassa-572	308	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	308	7	y.	y.	PROPN
ijassa-572	308	8	&	&	CCONJ
ijassa-572	308	9	penskey	penskey	PROPN
ijassa-572	308	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	308	11	m.	m.	NOUN
ijassa-572	308	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	308	13	2003	2003	NUM
ijassa-572	308	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	308	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	309	1	the	the	DET
ijassa-572	309	2	stress	stress	NOUN
ijassa-572	309	3	–	–	PUNCT
ijassa-572	309	4	strength	strength	NOUN
ijassa-572	309	5	model	model	NOUN
ijassa-572	309	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	309	7	its	its	PRON
ijassa-572	309	8	generalizations	generalization	NOUN
ijassa-572	309	9	and	and	CCONJ
ijassa-572	309	10	applications	application	NOUN
ijassa-572	309	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	310	1	world	world	PROPN
ijassa-572	310	2	scientific	scientific	PROPN
ijassa-572	310	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	310	4	singapore	singapore	PROPN
ijassa-572	310	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	311	1	11	11	NUM
ijassa-572	311	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	312	1	krishnamoorthy	krishnamoorthy	PROPN
ijassa-572	312	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	312	3	k.	k.	PROPN
ijassa-572	312	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	312	5	mukherjee	mukherjee	PROPN
ijassa-572	312	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	312	7	s.	s.	PROPN
ijassa-572	312	8	&	&	CCONJ
ijassa-572	312	9	guo	guo	PROPN
ijassa-572	312	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	312	11	h.	h.	PROPN
ijassa-572	312	12	(	(	PUNCT
ijassa-572	312	13	2007	2007	NUM
ijassa-572	312	14	)	)	PUNCT
ijassa-572	312	15	.	.	PUNCT
ijassa-572	313	1	inference	inference	NOUN
ijassa-572	313	2	on	on	ADP
ijassa-572	313	3	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	313	4	in	in	ADP
ijassa-572	313	5	twoparameter	twoparameter	ADJ
ijassa-572	313	6	exponential	exponential	ADJ
ijassa-572	313	7	stress	stress	NOUN
ijassa-572	313	8	-	-	PUNCT
ijassa-572	313	9	strength	strength	NOUN
ijassa-572	313	10	model	model	NOUN
ijassa-572	313	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	314	1	metrika	metrika	PROPN
ijassa-572	314	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	314	3	65	65	NUM
ijassa-572	314	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	314	5	261	261	NUM
ijassa-572	314	6	-	-	SYM
ijassa-572	314	7	273	273	NUM
ijassa-572	314	8	.	.	PUNCT
ijassa-572	314	9	12	12	NUM
ijassa-572	314	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	315	1	lindley	lindley	PROPN
ijassa-572	315	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	315	3	d.v.(1958	d.v.(1958	NOUN
ijassa-572	315	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	315	5	fiducial	fiducial	ADJ
ijassa-572	315	6	distributions	distribution	NOUN
ijassa-572	315	7	and	and	CCONJ
ijassa-572	315	8	bayes	bayes	PROPN
ijassa-572	315	9	theorem	theorem	VERB
ijassa-572	315	10	.	.	PROPN
ijassa-572	315	11	journal	journal	PROPN
ijassa-572	315	12	of	of	ADP
ijassa-572	315	13	the	the	DET
ijassa-572	315	14	royal	royal	ADJ
ijassa-572	315	15	statistical	statistical	ADJ
ijassa-572	315	16	society	society	NOUN
ijassa-572	315	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	315	18	20	20	NUM
ijassa-572	315	19	,	,	PUNCT
ijassa-572	315	20	102	102	NUM
ijassa-572	315	21	-	-	SYM
ijassa-572	315	22	107	107	NUM
ijassa-572	315	23	.	.	PUNCT
ijassa-572	316	1	13	13	NUM
ijassa-572	316	2	.	.	X
ijassa-572	316	3	metropolis	metropolis	PROPN
ijassa-572	316	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	5	n.	n.	NOUN
ijassa-572	316	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	7	rosenbluth	rosenbluth	ADV
ijassa-572	316	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	9	aw	aw	INTJ
ijassa-572	316	10	.	.	PROPN
ijassa-572	316	11	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	12	rosenbluth	rosenbluth	INTJ
ijassa-572	316	13	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	14	mn	mn	PROPN
ijassa-572	316	15	.	.	PROPN
ijassa-572	316	16	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	17	teller	teller	NOUN
ijassa-572	316	18	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	19	ah	ah	INTJ
ijassa-572	316	20	.	.	PUNCT
ijassa-572	316	21	&	&	CCONJ
ijassa-572	316	22	teller	teller	PROPN
ijassa-572	316	23	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	24	e.	e.	PROPN
ijassa-572	316	25	,	,	PUNCT
ijassa-572	316	26	(	(	PUNCT
ijassa-572	316	27	1953	1953	NUM
ijassa-572	316	28	)	)	PUNCT
ijassa-572	316	29	.	.	PUNCT
ijassa-572	317	1	equations	equation	NOUN
ijassa-572	317	2	of	of	ADP
ijassa-572	317	3	state	state	NOUN
ijassa-572	317	4	calculations	calculation	NOUN
ijassa-572	317	5	by	by	ADP
ijassa-572	317	6	fast	fast	ADJ
ijassa-572	317	7	computing	compute	VERB
ijassa-572	317	8	machine	machine	NOUN
ijassa-572	317	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	318	1	journal	journal	PROPN
ijassa-572	318	2	of	of	ADP
ijassa-572	318	3	chemical	chemical	PROPN
ijassa-572	318	4	physics	physics	PROPN
ijassa-572	318	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	318	6	21	21	NUM
ijassa-572	318	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	318	8	1087	1087	NUM
ijassa-572	318	9	-	-	SYM
ijassa-572	318	10	1092	1092	NUM
ijassa-572	318	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	319	1	14	14	NUM
ijassa-572	319	2	.	.	X
ijassa-572	320	1	pandey	pandey	PROPN
ijassa-572	320	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	320	3	h.	h.	PROPN
ijassa-572	320	4	&	&	CCONJ
ijassa-572	320	5	rao	rao	PROPN
ijassa-572	320	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	320	7	a.	a.	PROPN
ijassa-572	320	8	k.	k.	PROPN
ijassa-572	320	9	(	(	PUNCT
ijassa-572	320	10	2009	2009	NUM
ijassa-572	320	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	320	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	321	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	321	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	321	3	of	of	ADP
ijassa-572	321	4	the	the	DET
ijassa-572	321	5	shape	shape	NOUN
ijassa-572	321	6	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	321	7	of	of	ADP
ijassa-572	321	8	a	a	DET
ijassa-572	321	9	generalized	generalize	VERB
ijassa-572	321	10	pareto	pareto	ADJ
ijassa-572	321	11	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	321	12	under	under	ADP
ijassa-572	321	13	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	321	14	loss	loss	NOUN
ijassa-572	321	15	functions	function	NOUN
ijassa-572	321	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	322	1	hacettepe	hacettepe	ADJ
ijassa-572	322	2	journal	journal	PROPN
ijassa-572	322	3	of	of	ADP
ijassa-572	322	4	mathematics	mathematic	NOUN
ijassa-572	322	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	322	6	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	322	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	322	8	38(1	38(1	NUM
ijassa-572	322	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	322	10	,	,	PUNCT
ijassa-572	322	11	69	69	NUM
ijassa-572	322	12	-	-	SYM
ijassa-572	322	13	83	83	NUM
ijassa-572	322	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	322	15	15	15	NUM
ijassa-572	322	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	323	1	parsian	parsian	PROPN
ijassa-572	323	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	323	3	a.	a.	PROPN
ijassa-572	323	4	&	&	CCONJ
ijassa-572	323	5	kirmani	kirmani	PROPN
ijassa-572	323	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	323	7	s.	s.	PROPN
ijassa-572	323	8	n.	n.	PROPN
ijassa-572	323	9	u.	u.	PROPN
ijassa-572	323	10	a.	a.	PROPN
ijassa-572	323	11	(	(	PUNCT
ijassa-572	323	12	2002	2002	NUM
ijassa-572	323	13	)	)	PUNCT
ijassa-572	323	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	324	1	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	324	2	under	under	ADP
ijassa-572	324	3	linex	linex	ADJ
ijassa-572	324	4	loss	loss	NOUN
ijassa-572	324	5	function	function	NOUN
ijassa-572	324	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	325	1	hand	hand	NOUN
ijassa-572	325	2	book	book	NOUN
ijassa-572	325	3	of	of	ADP
ijassa-572	325	4	applied	apply	VERB
ijassa-572	325	5	econometrics	econometric	NOUN
ijassa-572	325	6	and	and	CCONJ
ijassa-572	325	7	statistical	statistical	ADJ
ijassa-572	325	8	inference	inference	NOUN
ijassa-572	325	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	325	10	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	325	11	textbook	textbook	NOUN
ijassa-572	325	12	and	and	CCONJ
ijassa-572	325	13	monograph.165	monograph.165	PROPN
ijassa-572	325	14	.	.	PUNCT
ijassa-572	326	1	new	new	PROPN
ijassa-572	326	2	york	york	PROPN
ijassa-572	326	3	:	:	PUNCT
ijassa-572	326	4	marcel	marcel	PROPN
ijassa-572	326	5	dekker	dekker	PROPN
ijassa-572	326	6	inc	inc	PROPN
ijassa-572	326	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	326	8	53	53	NUM
ijassa-572	326	9	-	-	SYM
ijassa-572	326	10	76	76	NUM
ijassa-572	326	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	327	1	16	16	NUM
ijassa-572	327	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	327	3	dey	dey	PROPN
ijassa-572	327	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	327	5	s.	s.	PROPN
ijassa-572	327	6	(	(	PUNCT
ijassa-572	327	7	2010	2010	NUM
ijassa-572	327	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	327	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	328	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	328	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	328	3	of	of	ADP
ijassa-572	328	4	the	the	DET
ijassa-572	328	5	shape	shape	NOUN
ijassa-572	328	6	parameter	parameter	NOUN
ijassa-572	328	7	of	of	ADP
ijassa-572	328	8	the	the	DET
ijassa-572	328	9	generalized	generalize	VERB
ijassa-572	328	10	exponential	exponential	ADJ
ijassa-572	328	11	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	328	12	under	under	ADP
ijassa-572	328	13	different	different	ADJ
ijassa-572	328	14	loss	loss	NOUN
ijassa-572	328	15	functions	function	NOUN
ijassa-572	328	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	329	1	pak	pak	PROPN
ijassa-572	329	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	330	1	j.	j.	PROPN
ijassa-572	330	2	statist	statist	PROPN
ijassa-572	330	3	.	.	PUNCT
ijassa-572	331	1	oper	oper	PROPN
ijassa-572	331	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	331	3	res	re	NOUN
ijassa-572	331	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	331	5	62	62	NUM
ijassa-572	331	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	331	7	163	163	NUM
ijassa-572	331	8	-	-	SYM
ijassa-572	331	9	174	174	NUM
ijassa-572	331	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	332	1	17	17	NUM
ijassa-572	332	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	332	3	shanker	shanker	PROPN
ijassa-572	332	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	332	5	r.	r.	PROPN
ijassa-572	332	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	332	7	sharma	sharma	PROPN
ijassa-572	332	8	,	,	PUNCT
ijassa-572	332	9	s.	s.	PROPN
ijassa-572	332	10	&	&	CCONJ
ijassa-572	332	11	shanker	shanker	PROPN
ijassa-572	332	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	332	13	r.	r.	PROPN
ijassa-572	332	14	(	(	PUNCT
ijassa-572	332	15	2013	2013	NUM
ijassa-572	332	16	)	)	PUNCT
ijassa-572	332	17	.	.	PUNCT
ijassa-572	333	1	a	a	DET
ijassa-572	333	2	quasi	quasi	ADJ
ijassa-572	333	3	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	333	4	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	333	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	334	1	african	african	ADJ
ijassa-572	334	2	journal	journal	PROPN
ijassa-572	334	3	of	of	ADP
ijassa-572	334	4	mathematics	mathematics	PROPN
ijassa-572	334	5	and	and	CCONJ
ijassa-572	334	6	computer	computer	NOUN
ijassa-572	334	7	science	science	NOUN
ijassa-572	334	8	research	research	NOUN
ijassa-572	334	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	334	10	6(4	6(4	NUM
ijassa-572	334	11	)	)	PUNCT
ijassa-572	334	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	334	13	64	64	NUM
ijassa-572	334	14	-	-	SYM
ijassa-572	334	15	71	71	NUM
ijassa-572	334	16	.	.	PUNCT
ijassa-572	334	17	18	18	NUM
ijassa-572	334	18	.	.	X
ijassa-572	335	1	singh	singh	PROPN
ijassa-572	335	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	335	3	s.	s.	PROPN
ijassa-572	335	4	k.	k.	PROPN
ijassa-572	335	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	335	6	singh	singh	PROPN
ijassa-572	335	7	,	,	PUNCT
ijassa-572	335	8	u.	u.	PROPN
ijassa-572	335	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	335	10	&	&	CCONJ
ijassa-572	335	11	sharma	sharma	PROPN
ijassa-572	335	12	,	,	PUNCT
ijassa-572	335	13	v.	v.	PROPN
ijassa-572	335	14	k.	k.	PROPN
ijassa-572	335	15	(	(	PUNCT
ijassa-572	335	16	2014	2014	NUM
ijassa-572	335	17	)	)	PUNCT
ijassa-572	335	18	.	.	PUNCT
ijassa-572	336	1	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	336	2	on	on	ADP
ijassa-572	336	3	system	system	NOUN
ijassa-572	336	4	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	336	5	in	in	ADP
ijassa-572	336	6	generalized	generalized	ADJ
ijassa-572	336	7	lindley	lindley	NOUN
ijassa-572	336	8	stress	stress	NOUN
ijassa-572	336	9	-	-	PUNCT
ijassa-572	336	10	strength	strength	NOUN
ijassa-572	336	11	model.journal	model.journal	NOUN
ijassa-572	336	12	of	of	ADP
ijassa-572	336	13	statistics	statistic	NOUN
ijassa-572	336	14	applications	application	NOUN
ijassa-572	336	15	and	and	CCONJ
ijassa-572	336	16	probability	probability	NOUN
ijassa-572	336	17	,	,	PUNCT
ijassa-572	336	18	3(1	3(1	NUM
ijassa-572	336	19	)	)	PUNCT
ijassa-572	336	20	,	,	PUNCT
ijassa-572	336	21	61	61	NUM
ijassa-572	336	22	-	-	SYM
ijassa-572	336	23	75	75	NUM
ijassa-572	336	24	.	.	PUNCT
ijassa-572	337	1	19	19	NUM
ijassa-572	337	2	.	.	X
ijassa-572	337	3	soliman	soliman	PROPN
ijassa-572	337	4	,	,	PUNCT
ijassa-572	337	5	a.a	a.a	PROPN
ijassa-572	337	6	.	.	PROPN
ijassa-572	337	7	(	(	PUNCT
ijassa-572	337	8	2000	2000	NUM
ijassa-572	337	9	)	)	PUNCT
ijassa-572	337	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	338	1	comparison	comparison	NOUN
ijassa-572	338	2	of	of	ADP
ijassa-572	338	3	linex	linex	ADJ
ijassa-572	338	4	and	and	CCONJ
ijassa-572	338	5	quadratic	quadratic	ADJ
ijassa-572	338	6	bayes	bayes	NOUN
ijassa-572	338	7	estimators	estimator	NOUN
ijassa-572	338	8	for	for	ADP
ijassa-572	338	9	the	the	DET
ijassa-572	338	10	rayleigh	rayleigh	PROPN
ijassa-572	338	11	distribution	distribution	NOUN
ijassa-572	338	12	.	.	PUNCT
ijassa-572	339	1	commun.statis.theory	commun.statis.theory	ADJ
ijassa-572	339	2	meth	meth	NOUN
ijassa-572	339	3	,	,	PUNCT
ijassa-572	339	4	29(1	29(1	NUM
ijassa-572	339	5	)	)	PUNCT
ijassa-572	339	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	339	7	95	95	NUM
ijassa-572	339	8	-	-	SYM
ijassa-572	339	9	107	107	NUM
ijassa-572	339	10	.	.	PUNCT
ijassa-572	340	1	20	20	NUM
ijassa-572	340	2	.	.	PUNCT
ijassa-572	341	1	varian	varian	PROPN
ijassa-572	341	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	341	3	h.r.(1975	h.r.(1975	PROPN
ijassa-572	341	4	)	)	PUNCT
ijassa-572	341	5	.	.	PUNCT
ijassa-572	342	1	a	a	DET
ijassa-572	342	2	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	342	3	approach	approach	NOUN
ijassa-572	342	4	to	to	ADP
ijassa-572	342	5	reliability	reliability	NOUN
ijassa-572	342	6	real	real	ADJ
ijassa-572	342	7	estate	estate	NOUN
ijassa-572	342	8	assessment	assessment	NOUN
ijassa-572	342	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	343	1	amsterdam	amsterdam	PROPN
ijassa-572	343	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	343	3	north	north	NOUN
ijassa-572	343	4	holland	holland	PROPN
ijassa-572	343	5	,	,	PUNCT
ijassa-572	343	6	195	195	NUM
ijassa-572	343	7	-	-	SYM
ijassa-572	343	8	208	208	NUM
ijassa-572	343	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	343	10	21	21	NUM
ijassa-572	343	11	.	.	PUNCT
ijassa-572	344	1	zellner	zellner	NOUN
ijassa-572	344	2	,	,	PUNCT
ijassa-572	344	3	a.	a.	NOUN
ijassa-572	344	4	(	(	PUNCT
ijassa-572	344	5	1986	1986	NUM
ijassa-572	344	6	)	)	PUNCT
ijassa-572	344	7	.	.	PUNCT
ijassa-572	345	1	bayesian	bayesian	NOUN
ijassa-572	345	2	estimation	estimation	NOUN
ijassa-572	345	3	and	and	CCONJ
ijassa-572	345	4	prediction	prediction	NOUN
ijassa-572	345	5	using	use	VERB
ijassa-572	345	6	asymmetric	asymmetric	ADJ
ijassa-572	345	7	loss	loss	NOUN
ijassa-572	345	8	functions	function	NOUN
ijassa-572	345	9	.	.	PUNCT
ijassa-572	346	1	journal	journal	NOUN
ijassa-572	346	2	of	of	ADP
ijassa-572	346	3	american	american	ADJ
ijassa-572	346	4	statistical	statistical	ADJ
ijassa-572	346	5	associations	association	NOUN
ijassa-572	346	6	,	,	PUNCT
ijassa-572	346	7	81(394	81(394	NOUN
ijassa-572	346	8	)	)	PUNCT
ijassa-572	346	9	,	,	PUNCT
ijassa-572	346	10	446	446	NUM
ijassa-572	346	11	-	-	SYM
ijassa-572	346	12	451	451	NUM
ijassa-572	346	13	.	.	PUNCT
ijassa-572	347	1	copyright	copyright	NOUN
ijassa-572	347	2	c	c	ADP
ijassa-572	347	3	©	©	PROPN
ijassa-572	347	4	2018	2018	NUM
ijassa-572	347	5	assa	assa	NOUN
ijassa-572	347	6	.	.	PUNCT
ijassa-572	348	1	adv	adv	PROPN
ijassa-572	348	2	syst	syst	PROPN
ijassa-572	348	3	sci	sci	PROPN
ijassa-572	348	4	appl	appl	PROPN
ijassa-572	348	5	(	(	PUNCT
ijassa-572	348	6	2018	2018	NUM
ijassa-572	348	7	)	)	PUNCT