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Na análise de tempo de vida de dispositivos, a medição da variável é feita admitindo-se um suporte positivo, isso levou Gui (2013) propor com base na distribuição Potência ou Normal Generalizada a distribuição Half Exponencial Potência (HEP) com suporte positivo. No presente trabalho, foram apresentadas algumas propriedades matemáticas da distribuição Half Exponencial Potência introduzida por Gui (2013). Foi realizado um estudo de simulação Monte Carlo afim de avaliar o vício (BIAS) e a raiz do erro quadrático médio (RMSE) dos estimadores.  Também foram realizados experimentos numéricos para avaliar a estimação dos parâmetros pelo método da máxima verossimilhança por meio de simulações Monte Carlo, em que foram gerados os seguinte cenário: As amostras utilizadas apresentavam os seguintes tamanho n = 30, 60, . . .,210, e as combinações entre o tamanho e os parâmetros da distribuição (σ, p) = (3.5, 4.0, 4.5)×(1.2, 1.7, 2.2). Para cada combinação (n, σ, p) foram gerados N = 10000 valores aleatórios Y da distribuição Exponencial Potência com μ = 0, σ e p. Em seguida obteve-se X = |Y |, de modo que, X ~HEP(σ, p). O algoritmo (GUI, 2013; CHIODI, 1986) para gerar valores aleatórios da distribuição (HEP) está implementada no R por meio do pacote “normalp”. Conclui-se através do estudo de simulação e análise gráfica que os vícios tanto de σ quanto de p são ambos positivos e convergem para zero, comprovando que os estimadores são não tendenciosos.

distribuição Half Exponencial Potência, simulação Monte Carlo, estimação e vício.