Modelo de regressão linear Sinh-Normal. Aplicações à tempo de vidas
Descripción del Articulo
La familia de distribuciones normales de Sinh es una clase de distribuciones simétricas con tres parámetros, y debido a la presencia de estos parámetros es una distribución muy flexible. Cuando la distribución normal de Sinh es unimodal, su distribución podría utilizarse en lugar de la distribución...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2014 |
| Institución: | Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria |
| Repositorio: | Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI |
| Lenguaje: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/1619 |
| Enlace del recurso: | http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/996949 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Análisis de regresión Modelos lineales (Estadística) http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
| Sumario: | La familia de distribuciones normales de Sinh es una clase de distribuciones simétricas con tres parámetros, y debido a la presencia de estos parámetros es una distribución muy flexible. Cuando la distribución normal de Sinh es unimodal, su distribución podría utilizarse en lugar de la distribución normal y, en consecuencia, en el modelo de regresión. Una subclase de distribución de distribuciones normales de Sinh es la transformación logarítmica de la distribución del tiempo de fatiga de Birnbaum-Saunders. Por lo tanto, se pueden obtener varias propiedades de la distribución Birnbaum-Saunders y cierta generalización. El objetivo principal del trabajo es estudiar algunos aspectos de la estimación y el análisis de diagnósticos en el modelo de regresión Sinh-Normal. El análisis del diagnóstico se basa en el enfoque de Cook (1986). Se realizan dos análisis de datos para ver cómo se puede usar el modelo propuesto en la práctica. Además, investigamos una prueba de homogeneidad para los parámetros de forma en el modelo de regresión Sinh-Normal. Obtenemos las estadísticas de puntaje para dicha prueba. Finalmente, se da un ejemplo numérico para ilustrar nuestra metodología y las propiedades de las estadísticas de puntaje se investigan a través de simulaciones de Monte Carlo. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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