Resumen de Comparación de estimadores no paramétricos frente a los paramétricos frente a los paramétricos para la función de confiabilidad
- español
Uno de los principales objetivos del área de confiabilidad es estimar la función de confiabilidad, donde tradicionalmente se utilizan estimadores no paramétricos, que son más eficientes en tamaños de muestras considerables. En este trabajo se comparan los estimadores no paramétricos para la función de confiabilidad a través del error cuadrático medio, utilizando los estimadores no paramétricos de Kaplan y Meier (1958), el estimador de Nelson (1969) y Bootstrap aplicado a Kaplan y Meier y Nelson. La comparación se hace teniendo en cuenta las estimaciones paramétricas, mediante simulación con diferentes escenarios, tiempos de interés, tamaños de muestra y porcentajes de censura, y muestra que el remuestreo Bootstrap tipo normal no presenta los mejores resultados con Kaplan y Meier (1958). Y mediante Nelson (1969), el 18 % fue más eficiente.
- English
One of the main objectives of the area of realiability is to estimate the function of reliability, where traditionally are used non parametric estimators, being more efficient in sample of big sizes. In this work nonparametric estimators are compared to the reliability function through the mean square error using nonparametric estimators of Kaplan & Meier (1958), Nelson estimator (1969) and Bootstrap applied to Kaplan & Meier and Nelson. The comparison is made considering the parametric estimates, through simulation with different scenarios, times of interest, sizes sample and percentages of censorship, showing that the Bootstrap resampling normal type does not present the best results with Kaplan & Meier. Using Nelson, the 18% was more efficient.
