La distribución normal unit-sinh bivariada y su modelo de regresión relacionado
Autores: Martínez-Flórez, Guillermo; Lemonte, Artur J.; Moreno-Arenas, Germán; Tovar-Falón, Roger
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
La distribución normal unit-sinh bivariada y su modelo de regresión relacionado
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Nueva distribución bivariada
Distribución de probabilidad absolutamente continua
Distribución BVUSHN
Transformación
Estimación de parámetros
Modelo de regresión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
En este documento se presenta una nueva distribución de probabilidad bivariada absolutamente continua. La nueva distribución, llamada distribución bivariada unit-sinh-normal (BVUSHN), surge al aplicar una transformación a la distribución bivariada de Birnbaum-Saunders (BVBS). Se estudian en detalle las principales propiedades de la nueva propuesta. Además, a partir de la nueva distribución, también se introduce el modelo de regresión BVUSHN. Tanto para la distribución de probabilidad bivariada como para el modelo de regresión asociado respectivo, se lleva a cabo la estimación de parámetros desde un enfoque clásico utilizando el método de máxima verosimilitud junto con el método de estimación de dos pasos. Se realiza un pequeño estudio de simulación de Monte Carlo para evaluar el comportamiento del método de estimación utilizado y las propiedades de los estimadores. Finalmente, con fines ilustrativos, se presentan dos aplicaciones con datos reales en las que se evidencia la utilidad de las propuestas.
Descripción
En este documento se presenta una nueva distribución de probabilidad bivariada absolutamente continua. La nueva distribución, llamada distribución bivariada unit-sinh-normal (BVUSHN), surge al aplicar una transformación a la distribución bivariada de Birnbaum-Saunders (BVBS). Se estudian en detalle las principales propiedades de la nueva propuesta. Además, a partir de la nueva distribución, también se introduce el modelo de regresión BVUSHN. Tanto para la distribución de probabilidad bivariada como para el modelo de regresión asociado respectivo, se lleva a cabo la estimación de parámetros desde un enfoque clásico utilizando el método de máxima verosimilitud junto con el método de estimación de dos pasos. Se realiza un pequeño estudio de simulación de Monte Carlo para evaluar el comportamiento del método de estimación utilizado y las propiedades de los estimadores. Finalmente, con fines ilustrativos, se presentan dos aplicaciones con datos reales en las que se evidencia la utilidad de las propuestas.