Weibull_fit.xla: Programa para el Ajuste Óptimo de la Función de Densidad de Probabilidad Weibull de Tres Parámetros

• Oscar S. Vallejos ^[1] ; Darío M. Aedo ^[1]
  1. [1] Universidad de Talca

     Universidad de Talca

     Provincia de Talca, Chile

     
• Localización: Información tecnológica, ISSN-e 0718-0764, ISSN 0716-8756, Vol. 21, Nº. 1, 2010, págs. 91-99
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Weibull_fit.xla: Software for Optimum Adjustment of the Probability Density Function Weibull 3P
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• Resumen
  • español

    En este trabajo se da a conocer el programa de dominio público denominado Weibull_fit.xla que amplió la propuesta original de los autores. La nueva propuesta considera como función objetivo, además de la prueba de Kolmogorov-Smirnov, las restantes pruebas de bondad de ajuste y el índice de error. Se introdujo esta modificación por la incorporación del índice de error que trabaja con clases diamétricas y porque matemáticamente es posible obtener resultados negativos del parámetro de localización. Como ejemplo se modelaron los diámetros de árboles de una parcela de Pinus radiata (D. Don) con el método de los momentos, considerando cada indicador de error. Se concluye que el programa Weibull_fit.xla es una herramienta computacional que permite estimar los parámetros de las función Weibull 3P que minimizan los estadígrafos de las pruebas de bondad de ajuste o del índice de error.

  • English

    The probability density function Weibull 3P is broadly used in the literature to represent continuous data. Most of the software that adjusts this distribution utilizes a specific parameter estimation method that calculates values for only two parameters, assuming the value for the third one. On the other hand, the generated public domain program calculates the three parameters that minimize the chosen error indicator (six in total) for the selected parameter estimation method (four in total). The potential error indicators to be used are associated with the statistic scores of five goodness-of-fit and the index of error. As an example the tree diameters data of a Pinus radiata (D. Don) plot was modeled by the moment method, considering each of the error indicators. In each adjustment was verified that the minimum error was reached for the calculated parameters.