Resumen

Los modelos de resistencia a la tensión se han estudiado con frecuencia en los últimos años. Una extensión aplicable de estos modelos son los modelos de resistencia a la tensión condicional. Se obtiene el estimador de máxima verosimilitud de los modelos de resistencia a la tensión condicional, la distribución asintótica de este estimador y sus intervalos de confianza para la distribución de Kumaraswamy. Además, se aplican al modelo la estimación bayesiana y el método bootstrap.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:modelo de fuerza, tensión condicional, estimador de máxima verosimilitud, métodos bootstrap, año reciente, modelo, extensión aplicable, estimación bayesiana, distribución de kumaraswamy, intervalo de confianza
• Keywords:strength model, conditional stress, maximum likelihood estimator, bootstrap methods, recent year, model, applicable extension, bayesian estimation, kumaraswamy distribution, confidence interval