SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
 issue105Esterification of levulinic acid via catalytic and photocatalytic processes using fluorinated titanium dioxide materialsSOFCEV: Conventional LCC reduction and NPV based on savings in fixed carbon by sugarcane 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 Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia

Print version ISSN 0120-6230On-line version ISSN 2422-2844

Abstract

TORRES HURTADO, Juan Guillermo; BUSTAMANTE, Roberto  and  CAICEDO BASTIDAS, Carlos. Un método rápido para buscar la media y varianza de la suma de variables lognormales. Rev.fac.ing.univ. Antioquia [online]. 2022, n.105, pp.37-46.  Epub June 02, 2023. ISSN 0120-6230.  https://doi.org/10.17533/udea.redin.20210846.

La suma de las variables lognormal ha sido un tema de interés en varios campos de investigación como ingeniería, biología y finanzas entre otros. Por ejemplo, en el campo de las telecomunicaciones la interferencia agregada de señales de radiofrecuencia se modela como una suma de variables lognormal. A la fecha, no existe una expresión cerrada para la probabilidad función de distribución (PDF) de esta suma. Varios autores han propuesto aproximaciones para esta PDF con el fin de calcular el valor medio y varianza. Pero cada método tiene limitaciones en su rango de parámetros para la media, la varianza y el número de variables que se suman. En otros casos, existen aproximaciones con series de potencias muy largas, lo que hace que el análisis y tratamiento analítico sea impráctico, además, reduce el rendimiento computacional de operaciones numéricas. En este artículo, mostramos un nuevo método para calcular la media y varianza de la suma de variables aleatorias de tipo lognormal y desarrollamos todo el análisis desde un enfoque de eficiencia computacional. El desarrollo ha sido evaluado extensamente por simulaciones de Monte Carlo. Como resultado, este método es computacionalmente eficiente y produce un cálculo de error de aproximación bajo para una amplia gama de valores medios, varianzas y número de variables aleatorias. Lo cual lo hace útil al momento de hacer simulaciones con este tipo de variables.

Keywords : Aplicaciones informáticas; procesos aleatorios; técnicas de simulación; análisis estadístico.

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