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Estimación parámetros Weilbull Página 1
Estimación de parámetros de Weilbull
La distribución de probabilidades de Weilbull es una de las más utilizadas en los
estudios de confiabilidad, riesgo, calidad y otros, debido a su flexibilidad y
adaptabilidad a variadas situaciones de muestreo.
El primer acercamiento a un modelo de probabilidades es utilizar la función
distribución de densidad o distribución acumulativa para determinados valores de sus
parámetros asociados al fenómeno. Sin embargo, no son pocas las oportunidades en
que no se dispone de tales valores.
En equipamientos de telecomunicaciones lo común es utilizar el MTTF (Tiempo Medio
entre Fallas) y MTTR (Tiempo Medio de Reparar) para muchos análisis de confiabilidad
y disponibilidad de redes y servicios. En muchos casos el MTTF es obtenido de los
proveedores o datos técnicos de los equipos y el MTTR de las buenas prácticas e
historia del operador de las redes.
Cuando no se tiene el MTTF que se asocia de algún modo como parámetro de la
distribución a utilizar, debe acudirse a un estudio de una cierta cantidad de muestras
del dispositivo del que se desea conocer su fiabilidad. Éste es el caso de estimación de
parámetros a partir de esos datos.
Por este motivo se ha preparado una planilla Excel que permite calcular dichos
parámetros a partir de datos muestreales.
La planilla contiene 7 hojas, comenzando por una introducción general al tema,
además de mostrar los resultados de comparación de 5 métodos de estimación.
Estimación parámetros Weilbull Página 2
Los detalles de cálculo para comparar se realizaron en la hoja “compara” y para los
datos analíticos de Máxima Verisimilitud MLE y para el Método de los Momentos
MOM se desarrolló hojas específicas.
También se ha preparado una hoja de simulación que permite comparar, obteniendo
de una serie de datos aleatorios, elegir una parte de ella como datos muestreales, y
con ellos calcular los parámetros y comparar con el resultado del cálculo en la hoja
específica para realizarlos.
La Hoja “Calcular” permite obtener los 2 parámetros de la distribución de Weilbull (no
se ha considerado el tercer parámetro de desplazamiento, por ser menos utilizado)
para dos de los métodos que resultaron tener la mejor medida de correlación.
En cada hoja se incluye un mínimo de explicaciones tomadas de las referencias citadas
a un comienzo.
El archivo Excel se puede obtener desde el link siguiente:
Referencias:
[1] Methods for Estimating the Parameters of the Weibull Distribution; Mohammad A. Al-
Fawzan; King Abdulaziz City for Science and Technology; 2000
[2] Statistical Methods in Reliability Testing; Alexey Antonitsin; Vologda State Dairy
Academy, 2009
[3] Comparison of Four Methods for Estimating the Weibull Distribution Parameters; Ivana
Pobočíková and Zuzana Sedliačková; University of Žilina; 2014
[4] http://www.epixanalytics.com/modelassist/CrystalBall/Model_Assist.htm#Introduction.htm
[5] Análisis de confiabilidad con suspensiones; R. Pascual; U.Ch:2007
https://onedrive.live.com/redir?resid=9A98F83507F1C648!1652&authkey=!AJKC1O1
WlzrSmE4&ithint=file%2cxls
F. Apablaza M.
Junio 2015

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  • 2. Estimación parámetros Weilbull Página 2 Los detalles de cálculo para comparar se realizaron en la hoja “compara” y para los datos analíticos de Máxima Verisimilitud MLE y para el Método de los Momentos MOM se desarrolló hojas específicas. También se ha preparado una hoja de simulación que permite comparar, obteniendo de una serie de datos aleatorios, elegir una parte de ella como datos muestreales, y con ellos calcular los parámetros y comparar con el resultado del cálculo en la hoja específica para realizarlos. La Hoja “Calcular” permite obtener los 2 parámetros de la distribución de Weilbull (no se ha considerado el tercer parámetro de desplazamiento, por ser menos utilizado) para dos de los métodos que resultaron tener la mejor medida de correlación. En cada hoja se incluye un mínimo de explicaciones tomadas de las referencias citadas a un comienzo. El archivo Excel se puede obtener desde el link siguiente: Referencias: [1] Methods for Estimating the Parameters of the Weibull Distribution; Mohammad A. Al- Fawzan; King Abdulaziz City for Science and Technology; 2000 [2] Statistical Methods in Reliability Testing; Alexey Antonitsin; Vologda State Dairy Academy, 2009 [3] Comparison of Four Methods for Estimating the Weibull Distribution Parameters; Ivana Pobočíková and Zuzana Sedliačková; University of Žilina; 2014 [4] http://www.epixanalytics.com/modelassist/CrystalBall/Model_Assist.htm#Introduction.htm [5] Análisis de confiabilidad con suspensiones; R. Pascual; U.Ch:2007 https://onedrive.live.com/redir?resid=9A98F83507F1C648!1652&authkey=!AJKC1O1 WlzrSmE4&ithint=file%2cxls F. Apablaza M. Junio 2015