Intervalo de estimación de la distribución exponencial invertida generalizada en datos de registros: una perspectiva de comparación
Autores: Wang, Liang; Lin, Huizhong; Lio, Yuhlong; Tripathi, Yogesh Mani
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Intervalo de estimación de la distribución exponencial invertida generalizada en datos de registros: una perspectiva de comparación
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Parámetros
Estimación por intervalos
Intervalos de confianza
índices de confiabilidad
Cantidades pivote
Basado en verosimilitud.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 45
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, se considera el problema de la estimación por intervalos para los parámetros de la distribución exponencial invertida generalizada. Con base en los valores de registros superiores, se proponen diferentes cantidades pivotales y se construyen los intervalos de confianza exactos y generalizados asociados para los parámetros del modelo desconocido y los índices de confiabilidad, respectivamente. Para fines de comparación, también se proporcionan intervalos de confianza aproximados basados en la verosimilitud convencional utilizando la matriz de información de Fisher observada. Además, también se construyen intervalos de predicción para registros futuros basados en las cantidades pivotales propuestas y los procedimientos de verosimilitud. Finalmente, se realizan estudios numéricos para investigar y comparar el rendimiento de los métodos propuestos y se presenta un análisis de datos reales con fines ilustrativos.
Descripción
En este documento, se considera el problema de la estimación por intervalos para los parámetros de la distribución exponencial invertida generalizada. Con base en los valores de registros superiores, se proponen diferentes cantidades pivotales y se construyen los intervalos de confianza exactos y generalizados asociados para los parámetros del modelo desconocido y los índices de confiabilidad, respectivamente. Para fines de comparación, también se proporcionan intervalos de confianza aproximados basados en la verosimilitud convencional utilizando la matriz de información de Fisher observada. Además, también se construyen intervalos de predicción para registros futuros basados en las cantidades pivotales propuestas y los procedimientos de verosimilitud. Finalmente, se realizan estudios numéricos para investigar y comparar el rendimiento de los métodos propuestos y se presenta un análisis de datos reales con fines ilustrativos.