در این مقاله برآوردهای ماکسیمم درستنمایی، نااریب با کمترین واریانس به طور یکنواخت، صدکی، بهترین برآورد صدکی تک-مشاهده‌ای در خانواده برآوردهای صدکی تک-مشاهده‌ای و بهترین برآورد صدکی دو-مشاهده‌ای در خانواده برآوردهای صدکی دو-مشاهده‌ای مبتنی بر آماره‌های ترتیبی برای تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی توزیع بتا وایبول هندسی، خصوصا با تابع نرخ خطر گودالی و تک‌مدی شکل که برای مدل‌بندی داده‌های مربوط به قابلیت اعتماد و طول عمر مفید است در دو بخش به دست آورده شده و با استفاده از روش شبیه‌سازی مونت‌کارلو و محاسبه میانگین توان دوم خطای برآوردگرها مقایسه شده و در هر بخش برآورد مطلوب تعیین می‌شود.

 در این مقاله ضمن ارائه روش تولید آماره‌های ترتیبی تعمیم‌یافته از توزیع گومپرتز، برآوردهای بیزی و ماکسیمم درستنمایی پارامترها و تابع‌های قابلیت اعتماد و خطر آن در طرح‌های سانسور شده فزآینده نوع دوم و مقادیر رکوردها بر اساس آماره‌های ترتیبی به‌دست آورده شده و با استفاده از شبیه‌سازی مونت‌کارلو و دو مجموعه داده واقعی مقایسه می‌شوند. همچنین با مقایسه برآوردهای بیزی و ماکسیمم درستنمایی توزیع گومپرتز با برآوردهای مشابه در توزیع‌های وایبول و لوماکس نشان داده می‌شود که برآوردهای توزیع گومپرتز بهترند.

 در این مقاله به کمک توزیع‌های G-توانی بسط‌‌‌هایی کلی برای تابع چگالی احتمال و تابع توزیع تجمعی، گشتاورها و آنتروپی‌های رنی و شانون و آماره‌های مرتب این خانواده توزیع‌ها به دست آورده می‌شود. همچنین از روش ماکسیمم درستنمایی برای برآورد پارامترهای آن استفاده کرده و به کمک یک مجموعه داده واقعی نشان داده می‌شود که خانواده توزیع‌های ریستیک-بالاکریشنان-G مدلی مناسب برای توزیع طول عمر است.

در این مقاله، وقتی که X و Y متغیرهای تصادفی مستقل و دارای توزیع رایلی با پارامترهای متفاوت هستند، برآوردهای E-بیز و بیز سلسله‌مراتبی پارامتر تنش-مقاومت یک سیستم، تحت تابع زیان لاینکس به دست آورده می‌شود. سپس با استفاده از روش شبیه‌سازی مونت‌کارلو و دو مجموعه داده‌های واقعی، این برآوردگرهای جدید با هم و با برآورد بیزی پارامتر تنش-مقاومت مقایسه می‌شوند. 

 در این مقاله فرض می‌شود نرخ ورود متقاضیان به سیستم صف‌بندی M/M/c دارای توزیع نمایی با پارامتر $lambda$ و نرخ سرویس متقاضیان دارای توزیع نمایی با پارامتر $mu$ و مستقل از نرخ ورود است. همچنین فرض می‌شود سیستم تا زمان T (زمان توقف) فعال است. تحت این زمان توقف، برآورد ماکسیمم درستنمایی و برآورد بیزی تحت تابع‌های زیان آنتروپی عمومی و توان دوم خطای موزون و همچنین تحت توزیع پیشین آگاهی‌بخش و ناآگاهی بخش، پارامتر شدت ترافیک و احتمال پایایی سیستم M/M/c به دست آورده می‌شوند. سپس برآوردگرهای به دست آورده شده، به کمک روش شبیه‌سازی مونت‌کارلو و یک مثال عددی با هم مقایسه می‌شوند، تا برآوردگر مناسب‌تر تعیین شود.

مطالعه مدل‌های متنوع در نظریه صف لازم است تا بهره‌وری سیستم‌های صف‌بندی افزایش یابد. در این مقاله از خانواده مدل‌های {E_r/M/c; r,cin N}، مدل E_r/M/3 معرفی می‌شود و کمیت‌هایی مانند توزیع تعداد متقاضیان (مشتریان) در سیستم، متوسط تعداد متقاصیان در صف و سیستم و متوسط زمان انتظار در صف و سیستم یک متقاضی به دست آورده می‌شوند. به دلیل نقش ویژه پارامتر شدت ترافیک در معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های صف‌بندی، برآورد آن به روش‌های بیز، E-بیز و بیز سلسله‌مراتبی تحت تابع زیان آنتروپی عمومی و بر اساس زمان توقف سیستم، به دست آورده می‌شود و سپس بر اساس برآوردگر E-بیز، برآوردی جدید برای پارامتر شدت ترافیک معرفی می‌گردد که در این مقاله برآورد E^2-بیز نامیده می‌شود.  بنابر این در بین برآوردگرهای بیز، E-بیز، بیز سلسله‌مراتبی و برآوردگر جدید، برآوردگری که بتواند متوسط مدت زمان انتظار در صف مشتری را کاهش دهد در این مقاله به عنوان برآوردگر مطلوب پارامتر شدت ترافیک در نظر گرفته می‌شود. همچنین با استفاده از روش شبیه‌سازی مونت‌کارلو و به کمک یک مجموعه داده‌های واقعی برتری برآوردگر جدید نسبت به سایر برآوردگرهای ذکر شده در مقاله نشان داده می‌شود.