Resumen

Obtuvimos los estimadores de máxima verosimilitud y de Bayes de los parámetros de la distribución exponencial invertida generalizada en el caso del esquema de censura tipo-II progresiva con remociones binomiales. Se ha discutido el procedimiento de estimación bayesiana considerando las funciones de pérdida de error cuadrático y entropía general, mientras que los parámetros del modelo siguen distribuciones priors gamma. Se comparan las performances de los estimadores de máxima verosimilitud y de Bayes en términos de sus riesgos a través del estudio de simulación. Además, también hemos derivado la expresión del tiempo esperado de experimento para obtener una muestra censurada progresivamente con remociones binomiales, que consiste en un número especificado de observaciones de la distribución exponencial invertida generalizada. Se presenta un ejemplo ilustrativo basado en un conjunto de datos reales.

• Materias:Distribución generalizada Variable binaria Predicción bayesianas Inferencia bayesiana Parámetros de distribución
• Subjects:Generalized distribution Binary variable Bayesian prediction Bayesian Inference Distribution Parameters
• Palabras claves:Máxima verosimilitud; Estimadores de Bayes; Distribución exponencial invertida generalizada; Censura progresiva tipo II; Eliminaciones binomiales; Distribuciones a priori gamma
• Keywords:Maximum likelihood; Bayes estimators; Generalized inverted exponential distribution; Progressive type-II censoring; Binomial removals; Gamma priordistributions