Multivariate skew-normal/independent distributions: properties and inference
Palabras clave:
Algoritmo EM, normal/independiente
Resumen
Liu (1996) discute una clase de distribuciones robustas a las que apela como normal/independiente, y que contiene un grupo de distribuciones de colas pesadas. En este artículo desarrollamos una versión asimétrica de tales distribuciones en un escenario multivariado, a las que llamaremos distruciones normales asimétricas independientes multivariadas. Para tales distribuciones derivamos algunas propiedades. La principal virtud de los miembros de esta familia es que son fáciles de simular y se prestan a un algoritmo de tipo EM para realizar estimaciones de máxima verosimilitud de sus parámetros. Para dos modelos multivariados de interés práctico se discute el algoritmo EM con énfasis en las distribuciones t-asimétrica, slash asimétrica y normal asimétrica contaminada. Los resultados obtenidos a partir de simulaciones y de dos conjuntos de datos reales son reportados.Descargas
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Cómo citar
Lachos, V. H., & Labra, F. V. (2014). Multivariate skew-normal/independent distributions: properties and inference. Pro Mathematica, 28(56), 11-53. Recuperado a partir de https://revistas.pucp.edu.pe/index.php/promathematica/article/view/11234
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