Título: Mixtura finita de la distribución Birnbaum-Saunders basada en la distribución de mixtura de escala normal
Asesor(es): Ponce Aruneri, María Estela
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Fecha de publicación: 2019
Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Resumen: La distribución de Birnbaum-Saunders se ha utilizado para modelar datos unimodales positivamente asimétricos, pero las propuestas que buscan mixturar estas distribuciones para modelar
datos multimodales fallan. La clase de mixtura de escala normal (MEN) es usada para modelar datos simétricos. En este trabajo, se propone un nuevo modelo estadístico usando una
mixtura finita (MF) de la distribución Birnbaum-Saunders basada en la distribución de mixtura de escala normal, de tal manera que los datos multimodales, con asimetría positiva sean
modelados con más flexibilidad. Específicamente, en la literatura actual los trabajos existentes
que están relacionados, se han limitado a considerar mixtura de 2 distribuciones. La propuesta
permite modelar escenarios multimodales considerando 2 o más componentes de mixtura de
distribuciones, que es una extensión de los trabajos realizados por Balakrishnan y otros. (2009),
Balakrishnan y otros. (2011) y Benites y otros. (2017). Los par´ametros del modelo de mixtura
finita propuesto se estimarán mediante el método de máxima verosimilitud que se basa en un
algoritmo de maximización condicional de la esperanza (un tipo de algoritmo EM). También
serán desarrollados estudios de simulación y aplicaciones con datos reales. Finalmente, la metodología será incorporada en el paquete en R, bssn y las rutinas de R de las simulaciones estarán
disponibles en el GitHub.
Disciplina académico-profesional: Estadística
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Profesional de Estadística
Grado o título: Licenciado en Estadística
Jurado: Agüero Palacios, Ysela Dominga; Navarro Huamaní, Luis Alberto
Fecha de registro: 9-sep-2020