Métodos y fórmulas para las distribuciones en Intervalos de tolerancia (Distribución no normal)

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Estimaciones de máxima verosimilitud

Las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros en la distribución se calculan maximizando la función de verosimilitud con respecto a los parámetros. Para un conjunto de datos dado, las estimaciones de máxima verosimilitud son los valores más probables para los parámetros de distribución.

El algoritmo de Newton-Raphson se utiliza para calcular las estimaciones de máxima verosimilitud de los parámetros de distribución. El algoritmo de Newton-Raphson es un método numérico iterativo para calcular el máximo de una función. 1

Nota

Minitab calcula las estimaciones de parámetros utilizando el método de máxima verosimilitud para todas las distribuciones, excepto la distribución lognormal. Para la distribución lognormal, Minitab calcula estimaciones de parámetros sin sesgo.

Distribuciones de probabilidades

Distribución lognormal

PDF
CDF
Media
Desv.Est.
TérminoDescription
μParámetro de escala
σParámetro de forma

Distribución gamma

PDF
CDF
Media αβ
Desv.Est. αβ2
TérminoDescription
αParámetro de forma
βParámetro de escala

Distribución exponencial

PDF
CDF
Media θ
Desv.Est. θ
TérminoDescription
θParámetro de escala

Distribución de valor extremo más pequeño

PDF
CDF
Media
Desv.Est.

TérminoDescription
μParámetro de ubicación
σParámetro de escala
γConstante de Euler (aproximadamente igual a 0.5772)

Distribución de Weibull

PDF
CDF
Media
Desv.Est.
TérminoDescription
αParámetro de escala
βParámetro de forma

Distribución de valor extremo más grande

PDF
CDF
Media
Desv.Est.

TérminoDescription
μParámetro de ubicación
σParámetro de escala
γConstante de Euler (aproximadamente igual a 0.5772)

Distribución logística

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CDF
Media μ
Desv.Est.
TérminoDescription
μParámetro de ubicación
σParámetro de escala

Distribución loglogística

PDF
CDF
Media
Desv.Est.
TérminoDescription
μParámetro de ubicación
σParámetro de escala
1 W. Murray, Ed. (1972). Numerical Methods for Unconstrained Optimization. Academic Press.