La familia de distribuciones de probabilidad kumaraswamy

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dc.contributor.advisorMoreno Arenas, German
dc.contributor.authorGómez Rincon, Merari
dc.date.accessioned2024-03-03T20:51:30Z
dc.date.available2014
dc.date.available2024-03-03T20:51:30Z
dc.date.created2014
dc.date.issued2014
dc.description.abstractLa distribucion de probabilidad Kumaraswamy (Kw) es muy ´ util para modelar experimentos de ´ teoría de la confiabilidad y vida util de materiales expuestos a falla por fatiga. La distribu ´ cion Kw ´ posee propiedades similares a la distribucion Beta con algunas ventajas adicionales en t ´ erminos de ´ tratabilidad. La familia de distribuciones Kumaraswamy-G (Kw-G) propuesta por Cordeiro y de Castro (2011), se puede extender a varias distribuciones conocidas como la normal, Weibull, gamma y Gumbel. La funcion de densidad de probabilidad de cualquier distribuci ´ on Kw-G se puede expresar como una ´ combinacion lineal de funciones de densidad de G-exponenciadas. Este ´ resultado permite derivar expresiones explicitas generales para las diferentes medidas de las distribuciones Kw-G como lo son: momentos, funcion generadora de momentos, desviaciones medias, curvas de Bo ´ nferroni y Lorenz, entropía de Shannon, entropía de Renyi y de fiabilidad. ´ La utilidad de los modelos de Kw-G se ilustra en los analisis de datos reales utilizando varios cri- ´ terios como AIC, BIC y CAIC. Durante el desarrollo de este trabajo se muestran algunas aplicaciones de las distribuciones Kw-G a conjuntos de datos reales para resaltar su utilidad y ventajas con relacion´ a otros modelos existentes. La familia de distribuciones Kw-G proporciona un mecanismo bastante flexible para el ajuste de un amplio espectro de datos positivos del mundo real.
dc.description.abstractenglishThe Kumaraswamy probability distribution (Kw) is very useful for modeling experiments involving reliability theory and service life of materials exposed to fatigue failure. The Kw has similar properties to that of the Beta distribution with some additional advantages in terms of tractability. The family of Kumaraswamy distributions G (Kw-G) proposed by Cordeiro and Castro (2011), can be extended to several known distributions like normal, Weibull, gamma and Gumbel. The probability density function of any Kw-G distribution can be expressed as a linear combination of density functions G-exponentiated. This result allows to derive general explicit expressions for the various measures of the Kw-G distribution: moments, moment generating function, mean deviations, Bonferroni and Lorenz curves, Shannon entropy, Renyi entropy and reliability. ´ The utility of the Kw-G models is illustrated in the analysis of real data using criteria such as AIC, BIC and CAIC. During the development of this paper some applications of the Kw-G distributions to real data sets to highlight its usefulness and advantages over other existing models are shown. The family of Kw-G distributions provides a very flexible mechanism for adjustment of a range of positive real world data.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameLicenciado en Matemáticas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/31348
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ciencias
dc.publisher.programLicenciatura en Matemáticas
dc.publisher.schoolEscuela de Matemáticas
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDistribucion Kumaraswamy
dc.subjectMomentos
dc.subjectEntrop ´ ´Ias
dc.subjectFiabilidad
dc.subjectEstad´Isticos De Orden
dc.subjectValores Extremos
dc.subjectEstimacion.
dc.subject.keywordDistribution Kumaraswamy
dc.subject.keywordMoments
dc.subject.keywordEntropies
dc.subject.keywordReliability
dc.subject.keywordOrder Statistics
dc.subject.keywordExtreme Values
dc.subject.keywordEstimation.
dc.titleLa familia de distribuciones de probabilidad kumaraswamy
dc.title.englishThe family of kumaraswamy probability distributions
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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