Inferencia para una Prueba de Vida Parcialmente Acelerada a partir de una Distribución de Vida con Forma de Bañera con Censura Progresiva
Autores: Niu, Yingzi; Wang, Liang; Tripathi, Yogesh Mani; Liu, Jia
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Inferencia para una Prueba de Vida Parcialmente Acelerada a partir de una Distribución de Vida con Forma de Bañera con Censura Progresiva
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Análisis
Estrés constante
Prueba de vida acelerada
Distribución en forma de bañera de dos parámetros
Máxima verosimilitud
Matriz de información de Fisher
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 46
Citaciones: Sin citaciones
El análisis de la prueba de vida acelerada parcial con estrés constante se consideró bajo el censurado progresivo Tipo-II cuando la vida útil de los productos sigue una distribución en forma de bañera de dos parámetros. Se establecieron las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros desconocidos, donde se propone una solución iterativa de esperanza-maximización para la estimación. Los intervalos de confianza aproximados también se construyeron basados en la teoría asintótica a través de la matriz de información de Fisher. Para fines de comparación, se obtuvieron también los intervalos de confianza bootstrap (es decir, t-Studentizado y percentil) de los parámetros desconocidos. Finalmente, se presentan estudios de simulación y un ejemplo de datos de la vida real para examinar el rendimiento de los diferentes resultados.
Descripción
El análisis de la prueba de vida acelerada parcial con estrés constante se consideró bajo el censurado progresivo Tipo-II cuando la vida útil de los productos sigue una distribución en forma de bañera de dos parámetros. Se establecieron las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros desconocidos, donde se propone una solución iterativa de esperanza-maximización para la estimación. Los intervalos de confianza aproximados también se construyeron basados en la teoría asintótica a través de la matriz de información de Fisher. Para fines de comparación, se obtuvieron también los intervalos de confianza bootstrap (es decir, t-Studentizado y percentil) de los parámetros desconocidos. Finalmente, se presentan estudios de simulación y un ejemplo de datos de la vida real para examinar el rendimiento de los diferentes resultados.