Inferencia basada en el algoritmo de maximización de la expectativa estocástica en un modelo de Kumaraswamy con una aplicación a los casos de COVID-19 en Chile
Autores: Figueroa-Zúñiga, Jorge; Toledo, Juan G.; Lagos-Alvarez, Bernardo; Leiva, Víctor; Navarrete, Jean P.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Inferencia basada en el algoritmo de maximización de la expectativa estocástica en un modelo de Kumaraswamy con una aplicación a los casos de COVID-19 en Chile
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Investigación
Distribución de Kumaraswamy
Modelo trapezoidal de Kumaraswamy
Método de estimación de parámetros
Algoritmo de maximización de expectativas estocásticas
Casos de COVID-19
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Se ha realizado una extensa investigación sobre modelos que utilizan la distribución de Kumaraswamy para describir variables continuas con soporte acotado. En este estudio, examinamos el modelo trapezoidal de Kumaraswamy. Nuestro objetivo es proponer un método de estimación de parámetros para este modelo utilizando el algoritmo estocástico de maximización de expectativas, que aborda de manera efectiva los desafíos comúnmente encontrados en el algoritmo tradicional de maximización de expectativas. Luego aplicamos nuestros resultados al modelado de casos diarios de COVID-19 en Chile.
Descripción
Se ha realizado una extensa investigación sobre modelos que utilizan la distribución de Kumaraswamy para describir variables continuas con soporte acotado. En este estudio, examinamos el modelo trapezoidal de Kumaraswamy. Nuestro objetivo es proponer un método de estimación de parámetros para este modelo utilizando el algoritmo estocástico de maximización de expectativas, que aborda de manera efectiva los desafíos comúnmente encontrados en el algoritmo tradicional de maximización de expectativas. Luego aplicamos nuestros resultados al modelado de casos diarios de COVID-19 en Chile.