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Camilo Andre Castillo Luis Alejandro Másmela Luis Fernando Villarraga

Resumen

Muchos de los problemas en la actualidad en diferentes áreas del conocimiento tienen solución por medio de la construcción de modelos estadísticos. Dichos modelos se soportan comúnmente en distribuciones de probabilidad y más exactamente en como se distribuyen los datos que se toman de base para su construcción. El interés de ajustar distribuciones a conjuntos de datos pretende describir el comportamiento de ellos mediante la distribución encontrada. El documento presenta una familia de estas distribuciones, la Distribución Lambda Generalizada (DLG) y un programa en MatLab implementando el método de momentos para estimar los parámetros de la distribución que se ajuste a conjuntos de datos o aproxime algunas distribuciones conocidas.

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Palabras Clave

distribución Lambda Generalizada, Matlab, método de momentos.

Referencias
G. Casella & R. L. Berger (2002). Statistical inference, vol. 2. Duxbury Pacific Grove, CA.

Z. A. Karian (2010). Handbook of fitting statistical distributions with R. CRC Press.

J. H. Mathews & K. D. Fink (1999). Numerical methods using MATLAB, vol. 31. Prentice hall Upper Saddle River, NJ.

A. M. Mood (1950). Introduction to the Theory of Statistics. McGraw-hill.

D. Pregibon (1980). ‘Goodness of link tests for generalized linear models’. Applied statistics pp. 15–14.

J. S. Ramberg & B. W. Schmeiser (1974). ‘An approximate method for generating asymmetric random variables’. Communications of the ACM 17(2):78–82.

E. A. Silver (1977). ‘A safety factor approximation based upon Tukey's Lambda distribution.’. Operational Research Quarterly 28:743–746.

D. D. Wackerly, et al. (2010). Estadística matemática con aplicaciones. Cengage Learning Editores.
Cómo citar
Castillo, C. A., Másmela, L. A., & Villarraga, L. F. (2015). Estimación de los parámetros de la distribución Lambda generalizada a través del método de momentos y el programa MatLab. Comunicaciones En Estadística, 8(2), 193-209. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2015.0002.04
Sección
Artículos