Resumen

En el trabajo aplicado, la distribución exponencial de dos parámetros proporciona representaciones útiles de muchas situaciones físicas. El intervalo de confianza para el parámetro de escala y el intervalo predictivo para una futura observación independiente han sido estudiados por muchos, incluyendo a Petropoulos (2011) y Lawless (1977), respectivamente. Sin embargo, los estimadores de intervalo para el parámetro umbral no han sido ampliamente examinados en la literatura estadística. El objetivo de este artículo es, primero, obtener la función de significancia exacta del parámetro de escala mediante la renormalización de la fórmula. Luego se aplica el método de Studentización aproximado para obtener la función de significancia del parámetro umbral. Finalmente, se deriva una función de densidad predictiva de la distribución exponencial de dos parámetros. Se utiliza un conjunto de datos de la vida real para mostrar la implementación del método. Luego se realizan estudios de simulación para ilustrar la precisión de los métodos propuestos.

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Distribución exponencial; Intervalo de confianza; Intervalo predictivo; Parámetro de umbral; Función de significancia; Estudios de simulación
• Keywords:Exponential distribution; Confidence interval; Predictive interval; Threshold parameter; Significance function; Simulation studies