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Artículo

Estimation for Weibull Parameters with Generalized Progressive Hybrid Censored DataEstimación de parámetros de Weibull con datos censurados híbridos progresivos generalizados.

Resumen

En este artículo, el interés está en estimar los productos Weibull cuando los datos disponibles se obtienen a través de un censura híbrida progresiva generalizada. El esquema de prueba lleva a cabo productos de interés de una manera más flexible y permite recopilar datos de fallas en escenarios experimentales eficientes y adaptables que las pruebas tradicionales de duración de vida. Cuando la vida latente de los productos sigue una distribución Weibull, se consideran inferencias clásicas y bayesianas para los parámetros desconocidos. Se establece la existencia y unicidad de estimaciones de máxima verosimilitud, y también se construyen intervalos de confianza aproximados a través de la teoría asintótica. Se obtienen estimaciones puntuales de Bayes, así como los intervalos de credibilidad de los parámetros, y, en consecuencia, también se proporciona una técnica de muestreo de Monte Carlo para la computación posterior compleja. Se lleva a cabo un extenso análisis numérico, y los resultados muestran que la censura hí

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