Estimación modificada de máxima verosimilitud del modelo inverso Weibull
Autores: Kayid, Mohamed; Alshehri, Mashael A.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Estimación modificada de máxima verosimilitud del modelo inverso Weibull
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Modelo Weibull
Análisis de supervivencia
Teoría de confiabilidad
Parámetros del modelo
Estimador de máxima verosimilitud
Parámetro de forma
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
El modelo Weibull inverso es un modelo simple y flexible utilizado para análisis de supervivencia, teoría de confiabilidad y otros campos científicos. El principal problema en este contexto es la estimación de los parámetros del modelo. En este estudio, se presenta una versión modificada del estimador de máxima verosimilitud. La idea detrás de esto es que la ecuación de verosimilitud para los parámetros de forma del modelo está sesgada; por lo tanto, se definió una versión no sesgada. El nuevo estimador se basa en la definición de una ecuación de verosimilitud no sesgada. Los resultados de la simulación muestran que el nuevo estimador modificado para el parámetro de forma tiene un error cuadrático medio más pequeño. Finalmente, el estimador propuesto y el estimador de máxima verosimilitud se compararon en el análisis de los tres conjuntos de datos reales.
Descripción
El modelo Weibull inverso es un modelo simple y flexible utilizado para análisis de supervivencia, teoría de confiabilidad y otros campos científicos. El principal problema en este contexto es la estimación de los parámetros del modelo. En este estudio, se presenta una versión modificada del estimador de máxima verosimilitud. La idea detrás de esto es que la ecuación de verosimilitud para los parámetros de forma del modelo está sesgada; por lo tanto, se definió una versión no sesgada. El nuevo estimador se basa en la definición de una ecuación de verosimilitud no sesgada. Los resultados de la simulación muestran que el nuevo estimador modificado para el parámetro de forma tiene un error cuadrático medio más pequeño. Finalmente, el estimador propuesto y el estimador de máxima verosimilitud se compararon en el análisis de los tres conjuntos de datos reales.