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Prueba de bondad de ajuste para la distribución pareto, basada en la información de Kullback-Leibler Colegio de Postgraduados
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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