Comparación de intervalos de confianza obtenidos mediante aproximación normal y bootstrap para los parámetros de la Distribución Weibull

Abstract

En este trabajo se analiza el desempeño de los métodos aproximación normal y bootstrap paramétrico para la estimación por intervalos de los parámetros de la distribución Weibull en dieciocho escenarios simulados, en los cuales bajo diferentes tamaños de muestra se valora el efecto del parámetro de forma $\beta$, en la estimación por intervalos para el parámetro de escala $\eta$ de la distribución Weibull, de igual manera se varía el parámetro de escala en la estimación por intervalos para el parámetro de forma. Se encuentra en los escenarios simulados que los intervalos de confianza construidos bajo aproximación bootstrap presentaron un mejor comportamiento que los obtenidos por aproximación normal en cuanto a la probabilidad de cobertura y longitud mediana. Los intervalos de confianza al $(1-\alpha)\times 100\%$ por aproximación normal para $\beta$ resultaron asimétricos con respecto al error $\alpha$. En ambos métodos de estimación se evidencia que para $\beta \geq 2$ los intervalos de confianza para el parámetro $\eta$ disminuyen la longitud.