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Luque Guerrero, Ana Celia. |
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte... |
Tipo: Tesis |
Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo; Doctorado; Estadística; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation. |
Ano: 2007 |
URL: http://hdl.handle.net/10521/1387 |
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Luque Guerrero, Ana Celia. |
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte... |
Tipo: Tesis |
Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo Kullback-Leibler; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation. |
Ano: 2012 |
URL: http://hdl.handle.net/10521/1085 |
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