Distribución de media mitad-normal de unidad de potencia que incluye regresión de cuantiles con aplicaciones a datos médicos
Autores: Santoro, Karol I.; Gómez, Yolanda M.; Soto, Darlin; Barranco-Chamorro, Inmaculada
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Distribución de media mitad-normal de unidad de potencia que incluye regresión de cuantiles con aplicaciones a datos médicos
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Distribución de media mitad-normal
Análisis de datos
Propiedades estadísticas
Estimadores de parámetros
Regresión cuantil
Datos de salud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
En este trabajo, presentamos la distribución seminormal de potencia unitaria, derivada de la distribución seminormal de potencia, para el análisis de datos en el intervalo unitario abierto. Las propiedades estadísticas del modelo de seminormal de potencia unitaria se describen en detalle. Se realizan estudios de simulación para evaluar el rendimiento de los estimadores de parámetros. Además, implementamos la regresión por cuantiles para este modelo, que se aplica a dos conjuntos de datos reales de atención médica. Nuestros hallazgos sugieren que la distribución seminormal de potencia unitaria proporciona una alternativa robusta y flexible a los modelos existentes para datos de proporciones.
Descripción
En este trabajo, presentamos la distribución seminormal de potencia unitaria, derivada de la distribución seminormal de potencia, para el análisis de datos en el intervalo unitario abierto. Las propiedades estadísticas del modelo de seminormal de potencia unitaria se describen en detalle. Se realizan estudios de simulación para evaluar el rendimiento de los estimadores de parámetros. Además, implementamos la regresión por cuantiles para este modelo, que se aplica a dos conjuntos de datos reales de atención médica. Nuestros hallazgos sugieren que la distribución seminormal de potencia unitaria proporciona una alternativa robusta y flexible a los modelos existentes para datos de proporciones.