Una reparametrización de la distribución triangular basada en las distribuciones skew-simétricas
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Autores
Olivares-Pacheco, Juan F.
Elal-Olivero, David
Gómez, Héctor W.
Bolfarine, Heleno
Director
Tipo de contenido
Artículo de revista
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2009
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Resumen
En este trabajo se considera un nuevo enfoque para el estudio de la distribución triangular usando el desarrollo teórico detrás de las distribuciones Skew. La distribución triangular aquí entregada se obtiene por reparametrización de la distribución triangular usual. Se estudian las principales propiedades probabilísticas, incluidos los momentos, coeficientes de asimetría y kurtosis; además, se muestra una representación estocástica para el modelo estudiado, que proporciona un método sencillo y eficiente para la generación de variables aleatorias. Así mismo, se implementa la estimación por el método de los momentos y, a través de un estudio de simulación, se ilustra el comportamiento de las estimaciones de los parámetros.
In this paper a new approach is considered for studying the triangular distribution using the theoretical development behind Skew distributions. Triangular distribution are obtained by a reparametrization of usual triangular distribution. Main probabilistic properties of the distribution are studied, including moments, asymmetry and kurtosis coefficients, and an stochastic representation, which provides a simple and efficient method for generating random variables. Moments estimation is also implemented. Finally, a simulation study is conducted to illustrate the behavior of the estimation approach proposed.
In this paper a new approach is considered for studying the triangular distribution using the theoretical development behind Skew distributions. Triangular distribution are obtained by a reparametrization of usual triangular distribution. Main probabilistic properties of the distribution are studied, including moments, asymmetry and kurtosis coefficients, and an stochastic representation, which provides a simple and efficient method for generating random variables. Moments estimation is also implemented. Finally, a simulation study is conducted to illustrate the behavior of the estimation approach proposed.