Estimación de los parámetros de la distribución Weibull Birnbaum - Saunders

• Autor: Quispe Cueva, Delia Guadalupe
• 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
• Materia: Distribución de Weibull; Distribución de Birnbaum-Saunders; Parámetros; Estimación de máxima verosimilitud; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02

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.