Distribución generalizada de Pareto: estimación de parámetros con/sin datos censurados y aplicaciones
El proyecto integrador compara la distribución Generalizada de Pareto con dos distribuciones que han sido por varios años estudiadas y aplicadas a diferentes ámbitos de la industria, como son la distribución Weibull y la distribución Log-normal. Se estima por máxima verosimilitud los parámetros de l...
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| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado em: |
2017
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| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/13223 |
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Adicionar Tag | Resumo: | El proyecto integrador compara la distribución Generalizada de Pareto con dos distribuciones que han sido por varios años estudiadas y aplicadas a diferentes ámbitos de la industria, como son la distribución Weibull y la distribución Log-normal. Se estima por máxima verosimilitud los parámetros de las distribuciones en casos con y sin censura. La elección del modelo óptimo se realizará mediante el “Criterio de Akaike”, tomando en cuenta que para la elección no se discrimina entre los modelos con y sin censura. Al final se cuenta con una metodología de ajuste de modelos para estimar distribución de tiempos de ocurrencia de siniestros. |
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