Suficientes condiciones para algunas órdenes estocásticas de variables aleatorias discretas con aplicaciones en fiabilidad
Autores: Belzunce, Félix; Martínez-Riquelme, Carolina; Pereda, Magdalena
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Suficientes condiciones para algunas órdenes estocásticas de variables aleatorias discretas con aplicaciones en fiabilidad
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Papel
órdenes estocásticas
Confiabilidad
Variables aleatorias discretas
Razón de verosimilitud
Familias paramétricas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo nos centramos en proporcionar condiciones suficientes para algunos órdenes estocásticos conocidos en fiabilidad, pero tratando con sus versiones discretas, cubriendo así una laguna en la literatura. En particular, encontramos condiciones basadas en la unimodalidad de la razón de verosimilitud para la comparación en algunos órdenes estocásticos de dos variables aleatorias discretas. Estos resultados son de interés en la comparación de variables aleatorias discretas debido a que las condiciones suficientes son fáciles de verificar cuando no hay expresiones cerradas para las funciones de supervivencia, lo cual ocurre en muchos casos. Además, los resultados se aplican para comparar varias familias paramétricas de distribuciones discretas.
Descripción
En este trabajo nos centramos en proporcionar condiciones suficientes para algunos órdenes estocásticos conocidos en fiabilidad, pero tratando con sus versiones discretas, cubriendo así una laguna en la literatura. En particular, encontramos condiciones basadas en la unimodalidad de la razón de verosimilitud para la comparación en algunos órdenes estocásticos de dos variables aleatorias discretas. Estos resultados son de interés en la comparación de variables aleatorias discretas debido a que las condiciones suficientes son fáciles de verificar cuando no hay expresiones cerradas para las funciones de supervivencia, lo cual ocurre en muchos casos. Además, los resultados se aplican para comparar varias familias paramétricas de distribuciones discretas.