Resumen

Las distribuciones logísticas generalizadas inversas (RGL) son clases muy útiles de densidades, ya que poseen una amplia gama de índices de asimetría y curtosis. Este artículo considera el problema de estimación de los parámetros de la distribución RGL basado en un censura progresiva de Tipo II. El método de máxima verosimilitud para la distribución RGL produce ecuaciones que deben resolverse numéricamente, incluso cuando la muestra completa está disponible. Al aproximar las ecuaciones de verosimilitud, obtenemos estimadores explícitos que son aproximaciones a los EMV. Utilizando estos estimadores aproximados como valores iniciales, obtenemos los EMV mediante un método iterativo. Examinamos numéricamente los estimadores de EMV y los estimadores aproximados y mostramos que la aproximación proporciona estimadores que son casi tan eficientes como los EMV. También mostramos que el valor de los EMV disminuye a medida que aumenta el valor del parámetro de forma. Se construye un intervalo de confianza exacto y una región de conf

• Materias:Números borrosos Teoría de la representación Variedades hiperbólicas Monomorfismos Metas difusas
• Subjects:Fuzzy numbers Representation theory Hyperbolic varieties Monomorphisms Fuzzy goals
• Palabras claves:Distribuciones; Parámetros; Estimación; Verosimilitud; Aproximadores; Confianza
• Keywords:Distributions; Parameters; Estimation; Likelihood; Approximators; Confidence