En este escrito se tratan algunos aspectos relacionados con inferencia estadística en la distribución normal asimétrica. El trabajo puede ser dividido en dos grandes apartados. El primer apartado aborda el problema de estimacióon en esta familia de distribuciones desde el punto de vista bayesiano, se muestra además cómo extender la metodología de estimación propuesta a modelos de regresión, con errores con distribución normal asimétrica. Con la finalidad de ilustrar la aplicabilidad de la metodología propuesta se presentan algunos ejemplos que se resuelven empleando el algoritmo de Metropolis, cuyo código se presenta en los apéndices. Se explora también una nueva técnica de Cadenas de Markov Monte Carlo denominada algoritmo “t-walk”que también permite... |