Multivariate skew-normal/independent distributions: properties and inference

• Autores: Lachos, Victor H., Labra, Filidor V.
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/97108
• Enlace del recurso: http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/promathematica/article/view/11234/11746
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Em Algorithm; Normal/Independent Distributions; Skewness; Measurement Errors Models; Algoritmo Em; Normal/Independiente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00

Liu (1996) discute una clase de distribuciones robustas a las que apela como normal/independiente, y que contiene un grupo de distribuciones de colas pesadas. En este artículo desarrollamos una versión asimétrica de tales distribuciones en un escenario multivariado, a las que llamaremos distruciones normales asimétricas independientes multivariadas. Para tales distribuciones derivamos algunas propiedades. La principal virtud de los miembros de esta familia es que son fáciles de simular y se prestan a un algoritmo de tipo EM para realizar estimaciones de máxima verosimilitud de sus parámetros. Para dos modelos multivariados de interés práctico se discute el algoritmo EM con énfasis en las distribuciones t-asimétrica, slash asimétrica y normal asimétrica contaminada. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones y de dos conjuntos de datos reales son reportados.