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Statistical inference for a general class of distributions with time-varying parameters

机译：具有时变参数的一般分布式的统计推断

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In this article we are interested in a general class of distributions for independent not necessarily identically distributed random variables, closed under minima, that includes a number of discrete and continuous distributions like the Geometric, Exponential, Weibull or Pareto. The main parameter involved in this class of distributions is assumed to be time varying with several possible modeling options. This is of particular interest in reliability and survival analysis for describing the time to event or failure. The maximum likelihood estimation of the parameters is addressed and the asymptotic properties of the estimators are discussed. We provide real and simulated examples and we explore the accuracy of the estimating procedure as well as the performance of classical model selection criteria in choosing the correct model among a number of competing models for the time-varying parameters of interest.
机译：在本文中，我们对一个独立不一定相同地分布式随机变量的一般分布感兴趣，在最小值下关闭，包括几何，指数，威布尔或帕累托等多个离散和连续分布。假设此类分布中涉及的主要参数随着几种可能的建模选项而变化。这对可靠性和生存分析特别感兴趣，用于描述事件或失败的时间。参数的最大似然估计是解决的，并且讨论了估计器的渐近属性。我们提供真实和模拟的例子，我们探讨了估计过程的准确性以及经典模型选择标准的性能在选择许多竞争模式中选择正确模型的正确模型。

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