Resumen

En los estudios de fiabilidad, el mejor ajuste de los modelos de vida útil conduce a estimaciones y predicciones precisas, especialmente cuando estos modelos tienen funciones de peligro no monótonas. Para ello, se propone que la nueva distribución Exponencial-X Fréchet (NEXF), que pertenece a la nueva familia de distribuciones exponencial-X (NEX), sea un modelo de ajuste superior para algunos modelos de fiabilidad con funciones de peligro no monótonas y supere a la distribución competitiva, como la distribución exponencial y la distribución Frechet con dos y tres parámetros. Por lo tanto, concentramos nuestro esfuerzo en introducir un nuevo modelo novedoso. A lo largo de esta investigación, hemos estudiado las propiedades de sus medidas estadísticas de la distribución NEXF. Se ha estudiado el proceso de estimación de los parámetros bajo una muestra completa y un esquema de censura de tipo I. Se detalla la simulación numérica para evaluar las técnicas de estimación propuestas. Por último, se ha estudiado una aplicación real con censura de tipo I sobre la supervivencia de pacientes de leucemia con un nuevo tratamiento para ilustrar los métodos de estimación, que se ajustan bien a la distribución NEXF entre todas sus competidoras. Para la prueba de ajuste se utilizó el novedoso algoritmo de Kolmogorov-Smirnov (KS) modificado para ajustar datos censurados de tipo I.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:función de peligro no monótona, nueva exponencial, distribución nexf, modelo de ajuste superior, técnicas de estimación, nuevo modelo novedoso, proceso de parámetros, familia de distribución, tipo de ajuste, pacientes con leucemia
• Keywords:nonmonotone hazard function, new exponential, nexf distribution, superior fitting model, techniques of estimation, new novel model, process of parameters, family of distribution, fitting type, leukaemia patients