SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.41 issue2Using an Anchor to Improve Linear Predictions with Application to Predicting Disease ProgressionArtificial Neuronal Networks: A Bayesian Approach Using Parallel Computing author indexsubject indexarticles search
Home Pagealphabetic serial listing  

Services on Demand

Journal

Article

Indicators

Related links

  • On index processCited by Google
  • Have no similar articlesSimilars in SciELO
  • On index processSimilars in Google

Share


Revista Colombiana de Estadística

Print version ISSN 0120-1751

Abstract

GHORBANPOUR, S.  and  CHINIPARDAZ, R.. Distribuciones de forma invariante de la familia exponencial no regular. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2018, vol.41, n.2, pp.157-172. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v41n2.62233.

Las distribuciones ponderadas son usadas cuando el mecanismo de muestreo registra observaciones de acuerdo a una función no negativa. En ocasiones la forma de la función ponderada es igual a la original, excepto, posiblemente, en un cambio de parámetros y se denominan distribuciones ponderadas de forma invariante. En este artículo identificamos una clase general de funciones ponderadas e introducimos una forma extendida de distribuciones ponderadas de forma invariante, la cual incluye dos familias comunes: la familia exponencial y la familia no regular como caso particular. Algunas propiedades de estas distribuciones como las estadísticas suficientes y máximas suficientes, la estimación de máxima verosimilitud y la matriz de información de Fisher son estudiadas.

Keywords : distribución ponderada; estimación de máxima verosimilitud; familia exponencial no regular; invarianza de forma; matriz de información de Fisher.

        · abstract in English     · text in English     · English ( pdf )