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Un nueva distribución geométrica extendida: propiedades, modelo de regresión y aplicaciones actuariales

Autores: Almazah, Mohammed Mohammed Ahmed; Erbayram, Tenzile; Akdoan, Yunus; AL Sobhi, Mashail M.; Afify, Ahmed Z.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un nueva distribución geométrica extendida: propiedades, modelo de regresión y aplicaciones actuariales


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Propuesto
Tipo de registro transformado geométrico
Distribución
Propiedades estadísticas
Valor en riesgo
Modelo de regresión de conteo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento se propone una nueva versión modificada de la distribución geométrica. El modelo recién introducido se llama distribución geométrica tipo registro transmutado (TRTG). La distribución TRTG es una buena alternativa a las distribuciones binomial negativa, Poisson y geométrica en la modelización de datos reales encontrados en varios campos aplicados. Se obtuvieron las principales propiedades estadísticas de la nueva distribución. Determinamos las medidas de valor en riesgo y valor en riesgo de cola para la distribución TRTG. Estas medidas son cantidades importantes en ciencias actuariales para la optimización de carteras bajo incertidumbre. Los parámetros TRTG se estimaron mediante máxima verosimilitud, momentos, proporciones y métodos de estimación bayesiana, y se determinaron los resultados de la simulación para explorar su rendimiento. Además, se propuso un nuevo modelo de regresión de conteo basado en la distribución TRTG. Se adoptaron cuatro aplicaciones de datos reales para ilustrar la aplicabilidad de la distribución TRTG y su modelo de regresión de conteo. Estas aplicaciones mostraron empíricamente que la distribución TRTG supera a algunos modelos discretos importantes como las distribuciones binomial negativa, geométrica transmutada, Burr discreta, Chen discreta, geométrica y Poisson.

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