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La distribución exponencial generalizada de Weibull con muestra censurada: Estimación y aplicación en datos reales
Este documento trata sobre la estimación de los parámetros de la distribución exponencial generalizada de Weibull (WGED) basada en una muestra censurada adaptativa de Tipo-II progresiva (ATIIP). Se ha determinado que la estimación de máxima verosimilitud (MLE), el espaciado máximo de productos (MPS) y la estimación bayesiana basada en métodos de Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC) son los mejores métodos de estimación. Se utiliza la simulación de Monte Carlo para comparar los tres métodos de estimación basados en la muestra censurada ATIIP, y también se realizó una estimación del intervalo de confianza mediante bootstrap. Analizaremos datos relacionados con la distribución de una sola fibra de carbono y datos eléctricos como casos reales para mostrar cómo funcionan los esquemas en la práctica.
Autores: Almongy, Hisham M.; Almetwally, Ehab M.; Alharbi, Randa; Alnagar, Dalia; Hafez, E. H.; Mohie El-Din, Marwa M.
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Complexity
Volume , Article ID 6653534, 15 pages
https://doi.org/10.1155/2021/6653534
Almongy Hisham M.0, Almetwally Ehab M.0, Alharbi Randa0, Alnagar Dalia0, Hafez E. H.0, Mohie El-Din Marwa M.0
Applied Statistics and Insurance Department Egypt, Statistics Department Egypt, Statistics Department Saudi Arabia, Mathematics Department Egypt, Mathematical and Natural Sciences Department EgyptAcademic Editor: Khalil Ahmed Mostafa
Contact: @hindawi.com
Este documento trata sobre la estimación de los parámetros de la distribución exponencial generalizada de Weibull (WGED) basada en una muestra censurada adaptativa de Tipo-II progresiva (ATIIP). Se ha determinado que la estimación de máxima verosimilitud (MLE), el espaciado máximo de productos (MPS) y la estimación bayesiana basada en métodos de Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC) son los mejores métodos de estimación. Se utiliza la simulación de Monte Carlo para comparar los tres métodos de estimación basados en la muestra censurada ATIIP, y también se realizó una estimación del intervalo de confianza mediante bootstrap. Analizaremos datos relacionados con la distribución de una sola fibra de carbono y datos eléctricos como casos reales para mostrar cómo funcionan los esquemas en la práctica.
Descripción
Este documento trata sobre la estimación de los parámetros de la distribución exponencial generalizada de Weibull (WGED) basada en una muestra censurada adaptativa de Tipo-II progresiva (ATIIP). Se ha determinado que la estimación de máxima verosimilitud (MLE), el espaciado máximo de productos (MPS) y la estimación bayesiana basada en métodos de Monte Carlo de cadenas de Markov (MCMC) son los mejores métodos de estimación. Se utiliza la simulación de Monte Carlo para comparar los tres métodos de estimación basados en la muestra censurada ATIIP, y también se realizó una estimación del intervalo de confianza mediante bootstrap. Analizaremos datos relacionados con la distribución de una sola fibra de carbono y datos eléctricos como casos reales para mostrar cómo funcionan los esquemas en la práctica.