Distribución | Parámetros |
---|---|
Valor extremo más pequeño Normal Logística |
μ = ubicación, σ = escala, σ > 0 |
Lognormal Loglogística |
μ = ubicación, μ > 0 σ = escala, σ > 0 |
Lognormal de 3 parámetros Loglogística de 3 parámetros |
μ = ubicación, μ > 0 σ = escala, σ > 0 λ = valor umbral. |
Weibull |
α = escala, α = exp(μ) β = forma, β = 1/σ |
Weibull de 3 parámetros |
α = escala, α = exp(μ) β = forma, β = 1/σ λ = valor umbral, |
Exponencial |
θ = escala, θ > 0 |
Exponencial de 2 parámetros |
θ = escala, θ > 0 λ = valor umbral, |
El error estándar es la desviación estándar de la estimación del parámetro. El error estándar proporciona una medida de la variabilidad en cada estimación.
,
,
,
,
y
denota el error estándar de la MLE de μ, σ, α, β, θ y λ. Cada error estándar se calcula como la raíz cuadrada del elemento diagonal adecuado de la inversa de la matriz de información de Fisher.
Distribución | Parámetro | Límite de confianza inferior | Límite de confianza superior |
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Valor extremo más pequeño, normal, logística, lognormal, loglogística | Ubicación, μ |
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Escala, σ |
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lognormal de 3 parámetros, loglogística de 3 parámetros | Ubicación, μ |
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Escala, σ |
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Valor umbral, λ |
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Weibull | Forma, β |
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Escala, α |
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Weibull de 3 parámetros |
Forma, β |
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Escala, α |
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Valor umbral, λ |
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|
Exponencial | Escala |
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Exponencial de 2 parámetros | Escala, θ |
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Valor umbral, λ |
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Para algunos datos, la función de probabilidad no tiene bordes y, por lo tanto, genera estimaciones poco uniformes para distribuciones con un parámetro umbral (como la exponencial de 2 parámetros). Cuando esto ocurre, la matriz de varianzas y covarianzas de los parámetros estimados no se puede determinar numéricamente. En ese caso, Minitab presupone que está fijado, lo que produce un EE (
) = 0. El borde superior e inferior de
es
.
Término | Description |
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