Una extensión bimodal de la distribución log-normal en la línea real con una aplicación a los datos de microarrays de ADN
Autores: Alfahad, Mai F.; Ghitany, Mohamed E.; Alothman, Ahmad N.; Nadarajah, Saralees
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Una extensión bimodal de la distribución log-normal en la línea real con una aplicación a los datos de microarrays de ADN
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Distribución bimodal
Distribución log-normal doble
Transformación de mezcla de signos aleatorios
Inferencias estadísticas
Método de máxima verosimilitud
Estudios de simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
Se propone una distribución log-normal doble bimodal en la línea real utilizando la transformación de mezcla de signos aleatorios. Se derivan las inferencias estadísticas asociadas. Sus parámetros son estimados por el método de máxima verosimilitud. El rendimiento de los estimadores y los intervalos de confianza correspondientes se verifica mediante estudios de simulación. Se presenta la aplicación de la distribución propuesta a un conjunto de datos reales de un microarray de ADN.
Descripción
Se propone una distribución log-normal doble bimodal en la línea real utilizando la transformación de mezcla de signos aleatorios. Se derivan las inferencias estadísticas asociadas. Sus parámetros son estimados por el método de máxima verosimilitud. El rendimiento de los estimadores y los intervalos de confianza correspondientes se verifica mediante estudios de simulación. Se presenta la aplicación de la distribución propuesta a un conjunto de datos reales de un microarray de ADN.