Sobre la normalidad asintótica de los estimadores del método de momentos para la distribución de Birnbaum-Saunders con una nueva parametrización
Autores: Busababodhin, Piyapatr; Phoophiwfa, Tossapol; Volodin, Andrei; Suraphee, Sujitta
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Sobre la normalidad asintótica de los estimadores del método de momentos para la distribución de Birnbaum-Saunders con una nueva parametrización
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Estudio
Propiedades asintóticas
Estimadores de método de momentos
Distribución de Birnbaum-Saunders
Parametrización
Estudios de simulación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
Este estudio investiga las propiedades asintóticas de los estimadores de método de momentos para la distribución de Birnbaum-Saunders bajo una nueva parametrización propuesta. Las derivaciones teóricas establecen la normalidad asintótica de estos estimadores, respaldada por expresiones explícitas para el vector de medias y la matriz de varianza-covarianza. Estudios de simulación validan estos resultados en diferentes tamaños de muestra y valores de parámetros. Se demuestra una aplicación práctica a través de la modelización de datos de lluvia acumulada del noreste de Tailandia, resaltando la idoneidad de la distribución para la predicción de fenómenos meteorológicos extremos.
Descripción
Este estudio investiga las propiedades asintóticas de los estimadores de método de momentos para la distribución de Birnbaum-Saunders bajo una nueva parametrización propuesta. Las derivaciones teóricas establecen la normalidad asintótica de estos estimadores, respaldada por expresiones explícitas para el vector de medias y la matriz de varianza-covarianza. Estudios de simulación validan estos resultados en diferentes tamaños de muestra y valores de parámetros. Se demuestra una aplicación práctica a través de la modelización de datos de lluvia acumulada del noreste de Tailandia, resaltando la idoneidad de la distribución para la predicción de fenómenos meteorológicos extremos.