Análisis bayesiano para la distribución lognormal generalizada aplicada a modelos de falla con censura

Abstract

Existen varias versiones de la distribución lognormal en la literatura estadística y una de ellas está basada en la transformación exponencial de la distribución normal generalizada (NG). En el presente artículo se presenta el análisis Bayesiano para la distribución lognormal generalizada (logNG) considerando distribuciones a priori de Jeffreys independientes para los parámetros; así como el procedimiento para implementar el muestreador de Gibbs que permite obtener las distribuciones a posteriori de los parámetros. Los resultados obtenidos son usados para analizar modelos de tiempo de falla con datos no censurados y censurados a derecha Tipo I. El procedimiento propuesto es ilustrado usando una base de datos real relacionada con tiempos de falla de computadores.

There are several versions of the lognormal distribution in the statistical literature, one is based in the exponential transformation of generalized normal distribution (GN). This paper presents the Bayesian analysis for the generalized lognormal distribution (logGN) considering independent noninformative Jeffreys distributions for the parameters as well as the procedure for implementing the Gibbs sampler to obtain the posterior distributions of parameters. The results are used to analyze failure time models with rightcensored and uncensored data. The proposed method is illustrated using actual failure time data of computers.