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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Shranjeno v:
Bibliografske podrobnosti
Glavni avtor: Salazar Revelo, Edgar David (author)
Format: bachelorThesis
Jezik:spa
Izdano: 2017
Teme:
Online dostop:http://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/13223
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Opis
Izvleček: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.