A parametric regression model for possibly censored lifetime data

• Mario Cantú-Sifuentes ^[1] ; José A. Villaseñor-Alva ^[2] ; Barry C. Arnold ^[3]
  1. [1] Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro

     Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro

     México

     
  2. [2] Colegio de Postgraduados

     Colegio de Postgraduados

     México

     
  3. [3] University of California. Riverside

  Mostrar afiliaciones +
• Localización: Agrociencia, ISSN 2521-9766, ISSN-e 1405-3195, Vol. 34, Nº. 4, 2000, págs. 453-465
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un modelo parámetrico de regresión para datos de tiempos de vida posiblemente censurados
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    En el estudio sobre la resistencia de materiales es de interés encontrar modelos probabilísticos que describan el comportamiento del tiempo de vida de un elemento como función de alguna variable explicatoria (covariable); por ejemplo, la temperatura. Sin embargo, en algunos casos los datos disponibles resultan ser censurados. En este trabajo se discute el problema general de obtener un modelo de regresión para el tiempo de vida; en particular se estudia el caso en que el tiempo de vida tiene una distribución Gama generalizada cuyo parámetro de escala es función de la variable explicatoria. Aquí se usa el método de perfil de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo cuando el logaritmo del parámetro de escala es una función lineal de la variable explicatoria considerando los siguientes casos de censura: por la derecha, por la izquierda, y por intervalo. Con base en la matriz de información observada y de técnicas de bootstrap se construyeron intervalos de confianza para los parámetros del modelo y para la mediana del tiempo de vida. Al analizar y comparar los resultados obtenidos entre estas dos técnicas, se encontró que ambas produjeron intervalos de confianza similares.

  • English

    In research about the strength of materials, it is of interest to find probabilistic models which describe the behavior of the lifetime of an item as a function of an explanatory variable, for example, the temperature. However, in some cases the available data turn out to be censored. In this paper we discuss the general problem of finding a regression model for the lifetime. In particular we study the case when the lifetime has a Generalized gamma distribution whose scale parameter is a function of the explanatory variable. Here the profile maximum likelihood method is used for estimating the model parameters when the log of the scale parameter is a linear function of the explanatory variable, for the following kinds of censored data: on the left, on the right and by interval. Confidence intervals are obtained for the model parameters and the median of the log-lifetime using the observed information matrix and by bootstrapping techniques. The results are analyzed and compared. Both techniques produce similar confidence intervals.