Un proceso de difusión Lomax estocástico: inferencia estadística y aplicación
Autores: Nafidi, Ahmed; Makroz, Ilyasse; Gutiérrez Sánchez, Ramón
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un proceso de difusión Lomax estocástico: inferencia estadística y aplicación
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Proceso de difusión estocástica
Función de densidad de Lomax
Características probabilísticas
Ecuación diferencial estocástica
Estimación de parámetros
Máxima verosimilitud
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 25
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, discutimos un nuevo proceso de difusión estocástica en el cual la función de tendencia es proporcional a la función de densidad de Lomax. Esta distribución surge naturalmente en los estudios de la frecuencia de eventos extremadamente raros. Primero consideramos las características probabilísticas del modelo propuesto, incluyendo su expresión analítica como la solución única a una ecuación diferencial estocástica, la función de densidad de probabilidad de transición junto con las funciones de tendencia condicional y no condicional. Luego, presentamos un método para abordar el problema de la estimación de parámetros utilizando máxima verosimilitud con muestreo discreto. Esta estimación requiere la solución de una ecuación no lineal, la cual se logra a través del método de recocido simulado. Finalmente, aplicamos el modelo propuesto a un ejemplo del mundo real relacionado con la tasa de fertilidad adolescente en Marruecos.
Descripción
En este documento, discutimos un nuevo proceso de difusión estocástica en el cual la función de tendencia es proporcional a la función de densidad de Lomax. Esta distribución surge naturalmente en los estudios de la frecuencia de eventos extremadamente raros. Primero consideramos las características probabilísticas del modelo propuesto, incluyendo su expresión analítica como la solución única a una ecuación diferencial estocástica, la función de densidad de probabilidad de transición junto con las funciones de tendencia condicional y no condicional. Luego, presentamos un método para abordar el problema de la estimación de parámetros utilizando máxima verosimilitud con muestreo discreto. Esta estimación requiere la solución de una ecuación no lineal, la cual se logra a través del método de recocido simulado. Finalmente, aplicamos el modelo propuesto a un ejemplo del mundo real relacionado con la tasa de fertilidad adolescente en Marruecos.