Estimación de confiabilidad en la resistencia al estrés de multicomponentes basado en la distribución exponencial generalizada

Se considera un sistema de k multicomponentes que tiene resistencias que se distribuyen como k variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas X_{1}, X_{2},..., X_{k} y cada componente experimenta un estrés aleatorio Y . El sistema se considera como vivo si y solo si por lo menos s...

Full description

Autores:
Rao, Gadde Srinivasa
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2012
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40980
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40980
http://bdigital.unal.edu.co/31077/
Palabra clave:
confiabilidad
estimación máximo verosímil
intervalos de confianza asintóticos
modelo de resistencia-estrés
Asymptotic confidence interval
Maximum likelihood estimation
Reliability
Stress-strength model
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:Se considera un sistema de k multicomponentes que tiene resistencias que se distribuyen como k variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas X_{1}, X_{2},..., X_{k} y cada componente experimenta un estrés aleatorio Y . El sistema se considera como vivo si y solo si por lo menos s de k(s and lt; k) resistencias exceden el estrés. La confiabilidad de este sistema se obtiene cuando las resistencias y el estrés se distribuyen como una distribución exponencial generalizada con diferentes parámetros de forma. La confiabilidad es estimada usando el método ML de estimación en muestras extraídas tanto para distribuciones de resistencia como de estrés. Los estimadores de confiabilidad son comparados asintóticamente. La comparación para muestras pequeñas de los estimadores de confiabilidad se hace a través de simulaciones Monte Carlo. El procedimiento también se ilustra mediante una aplicación con datos reales.