An extension of Birnbaum-Saunders distributions based on scale mixtures of skew-normal distributions with applications to regresion models

Descripción del Articulo

El objetivo de este trabajo es presentar un estudio de inferencia y diagnóstico de una extensión de la familia de distribución vitalicia propuesta por Birnbaum y Saunders. Esta extensión se obtiene considerando una distribución sesgada-elíptica en lugar de la distribución normal. Específicamente, en...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Maehara Aliaga, Rocío Paola
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2018
Institución:Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
Repositorio:Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
Lenguaje:inglés
OAI Identifier:oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/1372
Enlace del recurso:https://doi.org/10.11606/T.45.2018.tde-14052018-202935
http://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/952739
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estadística matemática
Modelos matemáticos
Análisis de regresión
Distribución (Teoría de la probabilidad)
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:El objetivo de este trabajo es presentar un estudio de inferencia y diagnóstico de una extensión de la familia de distribución vitalicia propuesta por Birnbaum y Saunders. Esta extensión se obtiene considerando una distribución sesgada-elíptica en lugar de la distribución normal. Específicamente, en este trabajo se desarrolla un tipo de distribución Birnbaum-Saunders (BS) basado en mezclas a escala de distribuciones asimétricas normales (SMSN). La familia resultante de distribuciones de por vida representa una extensión robusta de la distribución habitual de BS. Con base en esta familia, se reproduce las propiedades habituales de la distribución BS y se presenta un método de estimación basado en el algoritmo EM. Además, se presentan modelos de regresión asociados con las distribuciones BS (basadas en mezclas a escala de skew-normal), que se desarrollan como una extensión de la distribución sinh-normal (Rieck y Nedelman, 1991). Para este modelo se ha considerado un estudio de estimación y diagnóstico para datos sin censura.
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