sobre la distribución generalizada de Bilal: algunas propiedades y estimación bajo muestreo de conjuntos clasificados
Autores: Akhter, Zuber; Almetwally, Ehab M.; Chesneau, Christophe
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
sobre la distribución generalizada de Bilal: algunas propiedades y estimación bajo muestreo de conjuntos clasificados
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Distribución
Propiedades
Momentos
Estimaciones de parámetros
Esquemas de muestreo
Intervalos de confianza
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La distribución generalizada Bilal (GB) se puede definir como la distribución de la mediana de tres variables aleatorias independientes extraídas de la distribución Weibull. Su función de tasa de fallos puede ser monótona (decreciente o creciente) o en forma de bañera boca abajo. En este estudio, nuestro objetivo es revelar algunas propiedades importantes de la distribución GB que no se han considerado antes. Los hallazgos son tanto teóricos como prácticos. Desde el punto de vista teórico, presentamos expresiones explícitas tanto para momentos simples como para momentos producto de estadísticos de orden de la distribución GB. También se derivan los L-momentos. Desde el punto de vista práctico, las estimaciones de parámetros se realizan utilizando el método de máxima verosimilitud (ML), que se basa en dos esquemas de muestreo diferentes: muestreo aleatorio simple (SRS) y muestreo de conjuntos clasificados (RSS). Además, se discuten los intervalos de confianza asintóticos para los estimadores de SRS y RSS. Para fines de comparación e ilustración, se presenta un estudio de simulación y un ejemplo de datos reales. Se dan observaciones finales al final.
Descripción
La distribución generalizada Bilal (GB) se puede definir como la distribución de la mediana de tres variables aleatorias independientes extraídas de la distribución Weibull. Su función de tasa de fallos puede ser monótona (decreciente o creciente) o en forma de bañera boca abajo. En este estudio, nuestro objetivo es revelar algunas propiedades importantes de la distribución GB que no se han considerado antes. Los hallazgos son tanto teóricos como prácticos. Desde el punto de vista teórico, presentamos expresiones explícitas tanto para momentos simples como para momentos producto de estadísticos de orden de la distribución GB. También se derivan los L-momentos. Desde el punto de vista práctico, las estimaciones de parámetros se realizan utilizando el método de máxima verosimilitud (ML), que se basa en dos esquemas de muestreo diferentes: muestreo aleatorio simple (SRS) y muestreo de conjuntos clasificados (RSS). Además, se discuten los intervalos de confianza asintóticos para los estimadores de SRS y RSS. Para fines de comparación e ilustración, se presenta un estudio de simulación y un ejemplo de datos reales. Se dan observaciones finales al final.