Resumen de Distribución de Burr XII con datos truncados y censurados: Estimación de máxima verosimilitud basada en Método de Newton-Raphson

Ramón Giraldo, Armando Zarruk, Edwin Riveros

• español

  Este trabajo muestra una metodología para estimar por máxima verosimilitud (ML) los parámetros de una distribución Burr XII cuando los datos son simultáneamente truncados por la izquierda y censurados por la derecha. Dado que las ecuaciones de ML no tienen solución definitiva en estas condiciones, se considera un procedimiento iterativo basado en el método de Newton-Raphson. La coincidencia de percentiles se utiliza para establecer valores iniciales en el algoritmo. Los resultados basados en simulaciones y análisis de datos reales indican que la alternativa propuesta tiene un buen desempeño.

• English

  This work shows a methodology to estimate by maximum likelihood (ML) the parameters of a Burr XII distribution when data are simultaneously left-truncated and right-censored. Given that ML equations do not have a definitive solution under these conditions, an iterative procedure based on the Newton-Raphson method is considered; percentile matching is used to set initial values to the algorithm. Results based on simulations and real data analysis indicate that the alternative proposed has a good performance.