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 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.

• 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