Estimación de los parámetros de la distribución Weibull Birnbaum - Saunders
Descripción del Articulo
La distribución Birnbaum-Saunders, conocida como la distribución de tiempo de vida, desde que se propuso ha sido ampliamente utilizado por varios autores, debido a su relación con la distribución normal y sus propiedades atractivas. Por tanto, varias extensiones y generalizaciones se han propuesto s...
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Formato: | tesis de maestría |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
Repositorio: | UNSA-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/18146 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12773/18146 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
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Ramos Quispe, Luz MarinaQuispe Cueva, Delia Guadalupe2024-06-28T19:53:36Z2024-06-28T19:53:36Z2024La distribución Birnbaum-Saunders, conocida como la distribución de tiempo de vida, desde que se propuso ha sido ampliamente utilizado por varios autores, debido a su relación con la distribución normal y sus propiedades atractivas. Por tanto, varias extensiones y generalizaciones se han propuesto sobre la distribución Birnbaum-Saunders. En este trabajo, estudiamos un nuevo modelo de cuatro parámetros llamado Weibull Birnbaum-Saunders. Esta distribución es una extensión de la distribución Birnbaum-Saunders propuesta por Benkhelife (2015), un modelo que puede ser usado para modelar el tiempo de vida con mayor ajuste, ya que este modelo es más flexible que las distribuciones comúnmente usadas. Primero estudiaremos los modelos de Weibull y Birnbaum-Saunders respectivamente y nos enfocaremos en el estudio del modelo de Weibull Birnbaum-Saunders, mostrando la estimación de los parámetros, analizando y describiendo el comportamiento de los estimadores de dicha distribución mediante el método de máxima verosimilitud y desarrollando algunas propiedades como los momentos, la función generadora de momentos y función cuantil. También presentaremos la matriz de información observada de dicha distribución. Finalmente, presentaremos algunos resultados de estudios de simulación y aplicación a datos reales, para mostrar el comportamiento de los estimadores de los parámetros de la distribución Weibull Birnbaum-Saunders, de esta forma mostramos las bondades del modelo propuesto.application/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12773/18146spaUniversidad Nacional de San Agustín de ArequipaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Universidad Nacional de San Agustín de ArequipaRepositorio Institucional - UNSAreponame:UNSA-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Agustíninstacron:UNSADistribución de WeibullDistribución de Birnbaum-SaundersParámetrosEstimación de máxima verosimilitudhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02Estimación de los parámetros de la distribución Weibull Birnbaum - Saundersinfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDU43065835https://orcid.org/0009-0003-7513-314X47387980541187Gonzales Medina, Ronny IvanBernedo Gonzales, Jhon FrankyRamos Quispe, Luz Marinahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestrohttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisMaestría en Ciencias: Matemáticas, con mención en Modelación MatemáticaUniversidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Unidad de Posgrado.Facultad de Ciencias Naturales y FormalesMaestra en Ciencias: Matemáticas, con mención en Modelación MatemáticaORIGINALTesis.pdfapplication/pdf753689https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/803e9bb2-38ab-477d-8453-f0db79139e69/downloadf750820de380246757ea7fc71c60d9d3MD51Reporte de Similitud.pdfapplication/pdf6990706https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/ead0222e-0d47-45ae-89d7-25dcc72f6ba5/download897ef16c2a9095e76ea9a5084befbb72MD52Autorización de Publicación Digital.pdfapplication/pdf123372https://repositorio.unsa.edu.pe/bitstreams/d3fc4cfe-970e-4f0e-aec6-21d6ca98bb14/download3fb1ceec809c85c29571a6ad6bf9afe0MD5320.500.12773/18146oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/181462024-06-28 14:55:04.414http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttps://repositorio.unsa.edu.peRepositorio Institucional UNSArepositorio@unsa.edu.pe |
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La distribución Birnbaum-Saunders, conocida como la distribución de tiempo de vida, desde que se propuso ha sido ampliamente utilizado por varios autores, debido a su relación con la distribución normal y sus propiedades atractivas. Por tanto, varias extensiones y generalizaciones se han propuesto sobre la distribución Birnbaum-Saunders. En este trabajo, estudiamos un nuevo modelo de cuatro parámetros llamado Weibull Birnbaum-Saunders. Esta distribución es una extensión de la distribución Birnbaum-Saunders propuesta por Benkhelife (2015), un modelo que puede ser usado para modelar el tiempo de vida con mayor ajuste, ya que este modelo es más flexible que las distribuciones comúnmente usadas. Primero estudiaremos los modelos de Weibull y Birnbaum-Saunders respectivamente y nos enfocaremos en el estudio del modelo de Weibull Birnbaum-Saunders, mostrando la estimación de los parámetros, analizando y describiendo el comportamiento de los estimadores de dicha distribución mediante el método de máxima verosimilitud y desarrollando algunas propiedades como los momentos, la función generadora de momentos y función cuantil. También presentaremos la matriz de información observada de dicha distribución. Finalmente, presentaremos algunos resultados de estudios de simulación y aplicación a datos reales, para mostrar el comportamiento de los estimadores de los parámetros de la distribución Weibull Birnbaum-Saunders, de esta forma mostramos las bondades del modelo propuesto. |
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