Resumen

Nuestro propósito en este documento es presentar un mejor método de estimación paramétrica para un modelo de regresión no lineal bivariado, que toma el indicador de rendimiento del envejecimiento del caucho como la variable dependiente y el tiempo y la temperatura como variables independientes. Señalamos que el método de dos pasos comúnmente utilizado (TSM), que divide el modelo y estima los parámetros por separado, tiene limitaciones. En cambio, aplicamos el método de Marquardt (MM) para implementar la estimación paramétrica directamente para el modelo y comparamos estos dos métodos de estimación paramétrica mediante simulación aleatoria. Nuestros resultados muestran que MM tiene un mejor efecto de ajuste de datos, estimaciones paramétricas más razonables y un error de predicción más pequeño en comparación con TSM.

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Método; Estimación paramétrica; Modelo de regresión no lineal bivariado; Indicador de rendimiento; Envejecimiento del caucho; Método de Marquardt
• Keywords:Method; Parametric estimation; Bivariate nonlinear regression model; Performance indicator; Rubber aging; Marquardts method