Abstract
La distribución uniforme continua es uno de los modelos más simples en el análisis estadístico pero ha sido la base para desarrollar nuevas familias de distribución. En este trabajo se presentan dos generalizaciones o extensiones de la distribución uniforme continua desarrolladas por Jose y Krishna (2011); Sankaran y Jayakumar (2016), en ambos casos los autores agregaron nuevos parámetros para generar nuevas familias de distribución. Para identificar la flexibilidad de ambas generalizaciones se llevó a cabo una simulación de la función de densidad de probabilidad, de la función de distribución y de la función de tasa de riesgo. Además, los resultados de la simulación fueron comparados con otras funciones de distribución existentes para identificar a que otros modelos se ajustan las dos generalizaciones. Los resultados muestran que las dos generalizaciones tienen comportamientos similares a funciones de distribución Gamma, Beta, Johnson y Pearson.
Cite
CITATION STYLE
González-Hernández, I. J., Simon-Marmolejo, I., Granillo-Macias, R., Santana-Robles, F., Rondero-Guerrero, C., & Soto-Campos, C. A. (2020). Simulación de la distribución uniforme generalizada. Ingenio y Conciencia Boletín Científico de La Escuela Superior Ciudad Sahagún, 7(13), 23–28. https://doi.org/10.29057/escs.v7i13.4931
Register to see more suggestions
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.