Dos familias de distribuciones de probabilidad continua generadas por la distribución discreta de Lindley
Autores: Kadi, Srdjan; Popovi, Boidar V.; Genç, Ali .
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Dos familias de distribuciones de probabilidad continua generadas por la distribución discreta de Lindley
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Construir
Familias
Distribuciones
Propiedades
Exponencial
Máxima verosimilitud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, construimos dos nuevas familias de distribuciones generadas por la distribución discreta de Lindley. Se derivan algunas propiedades matemáticas de las nuevas familias. Al elegir algunas distribuciones base, como las distribuciones exponencial, de Pareto y logística estándar, se pueden construir algunas distribuciones especiales de estas familias. Estudiamos en detalle las propiedades de los dos modelos resultantes de la distribución exponencial base, entre otros. Estos dos modelos tienen diferentes características de forma. Los parámetros del modelo se estiman por máxima verosimilitud, y se proponen algoritmos relacionados para el cálculo de las estimaciones. Se discute la existencia de los estimadores de máxima verosimilitud. Dos aplicaciones demuestran su utilidad en el ajuste de datos reales.
Descripción
En este documento, construimos dos nuevas familias de distribuciones generadas por la distribución discreta de Lindley. Se derivan algunas propiedades matemáticas de las nuevas familias. Al elegir algunas distribuciones base, como las distribuciones exponencial, de Pareto y logística estándar, se pueden construir algunas distribuciones especiales de estas familias. Estudiamos en detalle las propiedades de los dos modelos resultantes de la distribución exponencial base, entre otros. Estos dos modelos tienen diferentes características de forma. Los parámetros del modelo se estiman por máxima verosimilitud, y se proponen algoritmos relacionados para el cálculo de las estimaciones. Se discute la existencia de los estimadores de máxima verosimilitud. Dos aplicaciones demuestran su utilidad en el ajuste de datos reales.