Una reparametrización de la distribución triangular basada en las distribuciones skew-simétricas
En este trabajo se considera un nuevo enfoque para el estudio de la distribución triangular usando el desarrollo teórico detrás de las distribuciones Skew. La distribución triangular aquí entregada se obtiene por reparametrización de la distribución triangular usual. Se estudian las principales prop...
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Universidad Nacional de Colombia
2009-06-01
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doaj-8706e0d3474e46ad9cd21cd134512bac2020-11-25T02:30:05ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512009-06-01321145156S0120-17512009000100008Una reparametrización de la distribución triangular basada en las distribuciones skew-simétricasJUAN F. OLIVARES-PACHECO0DAVID ELAL-OLIVERO1HÉCTOR W. GÓMEZ2HELENO BOLFARINE3Universidad de AtacamaUniversidad de AtacamaUniversidad de AntofagastaUniversidade de São PauloEn este trabajo se considera un nuevo enfoque para el estudio de la distribución triangular usando el desarrollo teórico detrás de las distribuciones Skew. La distribución triangular aquí entregada se obtiene por reparametrización de la distribución triangular usual. Se estudian las principales propiedades probabilísticas, incluidos los momentos, coeficientes de asimetría y kurtosis; además, se muestra una representación estocástica para el modelo estudiado, que proporciona un método sencillo y eficiente para la generación de variables aleatorias. Así mismo, se implementa la estimación por el método de los momentos y, a través de un estudio de simulación, se ilustra el comportamiento de las estimaciones de los parámetros.http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512009000100008&lng=en&tlng=enSkew distributionTriangular distributionSkewnessKurtosis |
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En este trabajo se considera un nuevo enfoque para el estudio de la distribución triangular usando el desarrollo teórico detrás de las distribuciones Skew. La distribución triangular aquí entregada se obtiene por reparametrización de la distribución triangular usual. Se estudian las principales propiedades probabilísticas, incluidos los momentos, coeficientes de asimetría y kurtosis; además, se muestra una representación estocástica para el modelo estudiado, que proporciona un método sencillo y eficiente para la generación de variables aleatorias. Así mismo, se implementa la estimación por el método de los momentos y, a través de un estudio de simulación, se ilustra el comportamiento de las estimaciones de los parámetros. |
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