Una distribución de fase de tipo de corte en fiabilidad. Una aplicación a las memorias de acceso aleatorio resistivas
Autores: Acal, Christian; Ruiz-Castro, Juan E.; Maldonado, David; Roldán, Juan B.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Una distribución de fase de tipo de corte en fiabilidad. Una aplicación a las memorias de acceso aleatorio resistivas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Distribución de probabilidad
Datos de vida
Confiabilidad
Distribución de tipo fase
Tasa de riesgo
Máxima verosimilitud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Se introduce una nueva distribución de probabilidad para estudiar datos de tiempo de vida en confiabilidad en este documento. Este es un primer enfoque a una distribución de tipo fase no homogénea. Se construye considerando un punto de corte en la semi-recta no negativa de una distribución de tipo fase. La función de densidad está definida y las principales medidas asociadas, como la función de confiabilidad, tasa de riesgo, tasa de riesgo acumulada y la función característica, también se desarrollan. Esta nueva clase de distribuciones nos permite disminuir el número de parámetros en la estimación cuando se considera la inferencia. Además, se construye la distribución de verosimilitud para estimar los parámetros del modelo por máxima verosimilitud. Varias aplicaciones considerando Memorias de Acceso Aleatorio Resistivas comparan el ajuste cuando se consideran distribuciones de tipo fase y distribuciones de tipo fase con un punto de corte. La metodología desarrollada ha sido implementada computacionalmente en R-cran.
Descripción
Se introduce una nueva distribución de probabilidad para estudiar datos de tiempo de vida en confiabilidad en este documento. Este es un primer enfoque a una distribución de tipo fase no homogénea. Se construye considerando un punto de corte en la semi-recta no negativa de una distribución de tipo fase. La función de densidad está definida y las principales medidas asociadas, como la función de confiabilidad, tasa de riesgo, tasa de riesgo acumulada y la función característica, también se desarrollan. Esta nueva clase de distribuciones nos permite disminuir el número de parámetros en la estimación cuando se considera la inferencia. Además, se construye la distribución de verosimilitud para estimar los parámetros del modelo por máxima verosimilitud. Varias aplicaciones considerando Memorias de Acceso Aleatorio Resistivas comparan el ajuste cuando se consideran distribuciones de tipo fase y distribuciones de tipo fase con un punto de corte. La metodología desarrollada ha sido implementada computacionalmente en R-cran.