امروزه استفاده از روش های مختلف نمونه گیری بر اساس طرح سانسورهای متفاوت در مطالعات مربوط به طول عمر سیستم های مهندسی و آزمایش های صنعتی اهمیت ویژه ای پیدا کرده است. در این مقاله مدل تطبیقی از سانسور فزاینده نوع 1 معرفی شده است. فرض شده است تعداد شی هایی که در یکی از مراحل آزمایش خارج می شوند، متغیری تصادفی و وابسته به زمان  و بردار رخدادها و همچنین تعداد سانسور شده های قبلی باشد. نتایج توزیعی در حالت کلی به صورت تحلیلی و صریح به دست آمده است. نشان داده شده است برآوردگر درستنمایی ماکسیمم بر اساس طرح جدید منطبق با سانسور فزاینده نوع 1 معمولی است . در پایان مقاله برای تشریح بیشتر و مقایسه، مطالعه شبیه سازی برای توزیع نمایی یک پارامتری انجام شده است

امروزه استفاده از روش‌های مختلف سانسور در آزمون‌های قابلیت اعتماد در صنعت و آزمون‌های زمان - بقا در آزمایشات کلینیکی فراگیر شده است. یکی از این روش‌های سانسور، سانسور پیش‌رونده‌ نوع I و II است. استفاده از این نوع سانسورها، معایبی نیز به همراه دارد. در این مقاله تلاش می‌شود با ایجاد تغییراتی در سانسور پیش‌رونده نوع I، معایب آن کاهش یابد و همچنین یک طرح کلی ارائه گردد که سانسور پیش‌رونده نوع II را نیز شامل گردد. این کار از این طریق صورت می‌پذیرد که برخلاف قبل، تعداد برداشت و زمان برداشت متغیرهای تصادفی در نظر گرفته می‌شوند. ابتدا به معرفی سانسورهای پیش‌رونده نوع I، II و دو نوع از تعمیم‌های آن‌ها پرداخته می‌شود، سپس روش سانسور جدید بر پایه‌ سانسور پیش‌رونده نوع I توضیح داده و تابع چگالی احتمال آن بیان می‌گردد. چند حالت خاص آن نیز معرفی می‌شود و در پایان، پیرامون پارامترهای مدل استنباط آماری انجام می‌شود و در ادامه الگوریتم شبیه‌سازی سانسور جدید ارائه و برای مقایسه این طرح سانسور تعمیم‌یافته با روش‌های سانسور رایج، از شبیه‌سازی استفاده خواهد شد.

این مقاله به بیان یک رویکرد ناپارامتری بر اساس تابع ژرفا برای رده‌بندی داده‌های چند‌متغیره به چندین رده می‌پردازد. پیاده‌سازی این روش برخلاف اغلب روش‌های ناپارامتری دارای پیچیدگی محاسباتی نیست و در صورت برقراری فرض تقارن بیضوی مشاهدات، با قاعده  بهینه بیزی معادل است. ارزیابی عملکرد این رده‌بندی‌‌ساز بر اساس توابع ژرفای مختلف، بر اساس مطالعات شبیه‌سازی و تحلیل داده‌های واقعی انجام می‌شود.