| Resumo: |
Hay una escasez en la literatura de propuestas de bondad de a juste para la distribuci´ on Pareto, menos a´ un con informaci´on incompleta (censurada). En este traba jo de investi- gaci´ on, una prueba para verificar la hip´ otesis H0 : la distribuci´ on de los datos es Pareto, cuando las observaciones son sujetas a censura por la derecha Tipo II, es propuesta. La estad´ıstica de prueba involucra transformaciones de los datos originales y se basa en el estimador no param´etrico Nelson-Aalen de la Funci´ on de Riesgo Acumulada. V´ıa simula- ci´ on Monte Carlo se obtuvo la distribuci´on emp´ırica y se investig´ o la potencia y el tama˜ no de la prueba. La potencia fue comparada contra adaptaciones para datos censurados Ti- po II de las estad´ısticas Cr´ amer-von Mises, Anderson-Darling y una prueba basada en la informaci´ on de Kullback-Leibler. Para distribuciones alternativas con funci´on de ries- go mon´otona decreciente la prueba propuesta tiene mayor potencia. La metodolog´ıa es ilustrada con tres ejemplos de aplicaci´on.________There is a lack of literature regarding proposals of goodness-of-fit for the Pareto distri- bution, less even with incomplete (censored) information. In this research work, a test to check the hypothesis H0 : the distribution of data is Pareto, when the observations are sub jected to Type II right censoring, is proposed. The test statistic involves transfor- mations of the original data and is based on the nonparametric Nelson-Aalen estimator of the cumulative hazard function. By Monte Carlo simulation, the empirical distribu- tion was obtained and was investigated the power and the size of the test. The power is compared against adaptations for Type II censored data of the Cramer-von Mises, Anderson-Darling statistics, and a test based on the Kullback-Leibler information. For alternative distributions with monotone decreasing hazard function, the proposed test has higher power. The methodology is illustrated with three application examples.
Tesis ( Maestría en Ciencias, Socioeconomía, Estadítica e Informática).- Colegio de Postgraduados, 2008.
CONACYT
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