Generación de tiempos de falla dependientes weibull bivariados usando cópulas
La distribución Weibull bivariada es muy importante en confiabilidad y en análisis de supervivencia. La dependencia para este tipo de problemas ha venido cobrando gran importancia en años recientes. En la literatura, se conocen algoritmos para generar una distribución Weibull univariada y distribuci...
- Autores:
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Jaramillo, Mario César
Lopera, Carlos Mario
Manotas, Eva Cristina
Yáñez, Sergio
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40631
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40631
http://bdigital.unal.edu.co/30728/
- Palabra clave:
- distribución bivariada
datos dependientes
cópula
Bivariate distribution
Dependent data
Copula
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | La distribución Weibull bivariada es muy importante en confiabilidad y en análisis de supervivencia. La dependencia para este tipo de problemas ha venido cobrando gran importancia en años recientes. En la literatura, se conocen algoritmos para generar una distribución Weibull univariada y distribuciones bivariadas con marginales independientes. En este artículo, se presenta un algoritmo para generar tiempos de falla Weibull bivariados dependientes, usando una representación cópula para la función de confiabilidad Weibull bivariada. Tal representación se obtiene utilizando modelos cópula arquimedianos. En particular, se utilizó la familia Gumbel. Se realizó una aplicación del algoritmo cópula, cuyos resultados fueron validados exitosamente. |
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