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Para estudiar la naturaleza heterognea de los tiempos de vida de ciertos procesos mecnicos o de ingeniera, un modelo de mezcla de algunas distribuciones de vida adecuadas puede ser ms apropiado y atractivo en comparacin con los modelos simples. Este trabajo considera una mezcla de la distribucin Weibull MarshallOlkin extendida para el modelado eficiente de datos de fallo, supervivencia y COVID-19 bajo perspectivas clsicas y bayesianas basadas en datos censurados de tipo II. Derivamos varias propiedades de la nueva distribucin, como los momentos, los momentos incompletos, la desviacin media, la vida media, la vida residual media, la entropa de Rnyi, la entropa de Shannon y los estadsticos de orden de la distribucin propuesta. Se utilizan los procedimientos de mxima verosimilitud y Bayes para obtener estimaciones puntuales y por intervalos de los parmetros que intervienen en el modelo. Los estimadores de Bayes de los parmetros desconocidos del modelo se obtienen bajo funciones de prdida simtricas (error cuadrtico) y asimtricas (lineal exponencial (LINEX)), empleando priores gamma tanto para los parmetros de forma como de escala. Adems, tambin se obtienen intervalos de confianza aproximados e intervalos crebles (IC) de Bayes. Se lleva a cabo un estudio de simulacin Monte Carlo para evaluar el rendimiento de los estimadores de mxima verosimilitud y de Bayes con respecto a su riesgo estimado. La flexibilidad e importancia de la distribucin propuesta se ilustran mediante cuatro conjuntos de datos reales.
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