Discrimination between the lognormal and Weibull Distributions by using multiple linear regression

Abstract

En el análisis de confiabilidad, las distribuciones Weibull y lognormal son ambas analizadas utilizando el logaritmo de los datos observados. Debido a que mientras el logaritmo de datos Weibull presenta sesgo, el logaritmo de datos lognormales es simétrico, entonces en este artículo basados en 1) los coeficientes de variación (CV), 2) en la desviación estándar del logaritmo de los datos, 3) en la posición del percentil de la media del logaritmo de los datos y 4) en dispersión acumulada del logaritmo antes y después de la media, un método para discriminar entre ambas distribuciones es presentado. La eficiencia del método propuesto está basado en el hecho de que el radio entre los coeficientes de regresión (pendientes) b1ln/b1w de la distribución lognormal (b1ln) y de la distribución Weibull (b1w), eficientemente representa el comportamiento del sesgo. De esta manera, dado que el radio de los coeficientes de correlación de la distribución lognormal (Rln) y de la distribución Weibull (Rw), (para un tamaño de muestra fijo), solo depende del radio b1ln/b1w, entonces el coeficiente de correlación múltiple R2 es utilizado como un índice para discriminar entre ambas distribuciones. Una aplicación y el impacto que una mala selección tiene sobre R(t) son también dadas.