Una extensión bimodal simétrica/asimétrica basada en la distribución logística: propiedades, simulación y aplicaciones
Autores: Cortés, Isaac E.; Venegas, Osvaldo; Gómez, Héctor W.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Una extensión bimodal simétrica/asimétrica basada en la distribución logística: propiedades, simulación y aplicaciones
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Extensiones
Distribución logística
Densidad
Estimador de momentos
Máxima verosimilitud
Matriz de información de Fisher
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, presentamos extensiones bimodales, una simétrica y otra asimétrica, de la distribución logística. Definimos esta nueva densidad y estudiamos algunas propiedades básicas. Extraemos inferencias del estimador de momentos y de los enfoques de máxima verosimilitud. Realizamos un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de los estimadores de momentos y máxima verosimilitud. También estudiamos la singularidad de la matriz de información de Fisher para casos particulares. Ofrecemos aplicaciones en datos reales y los comparamos con una mezcla de distribuciones logísticas.
Descripción
En este documento, presentamos extensiones bimodales, una simétrica y otra asimétrica, de la distribución logística. Definimos esta nueva densidad y estudiamos algunas propiedades básicas. Extraemos inferencias del estimador de momentos y de los enfoques de máxima verosimilitud. Realizamos un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de los estimadores de momentos y máxima verosimilitud. También estudiamos la singularidad de la matriz de información de Fisher para casos particulares. Ofrecemos aplicaciones en datos reales y los comparamos con una mezcla de distribuciones logísticas.