Generalized Secant Hyperbolic and a Method of Estimate of its Parameters: Maximum Likelihood Modified

dc.citation.epage106
dc.citation.issue18
dc.citation.journalAbbreviatedTitleing.cienc.eng
dc.citation.journalTitleIngeniería y Cienciaeng
dc.citation.spage93
dc.citation.volume9
dc.contributor.affiliationUniversidad Distrital Francisco Jose de Caldas.spa
dc.contributor.authorMásmela Caita, Luis Alejandrospa
dc.contributor.authorBurbano Moreno, Álvaro Alexanderspa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.date2013-11-05
dc.date.accessioned2019-11-22T17:02:57Z
dc.date.available2019-11-22T17:02:57Z
dc.date.issued2013-11-05
dc.descriptionDifferent generalized distributions are developed in the statistical literature, among them it is the generalized secant hyperbolic distribution (SHG). This paper presents an alternative method for estimation the population parameters of the SHG, called Modified Maximum Likelihood (MVM). Assuming some alternate expressions that are different from Vaughan´s work in 2002, and based on the same set of data from the original source. It is implemented, the transformed method MVM is implemented computationally, it allows us to observe good approximations of the exact values of the parameters of location and scale, presented by Vaughan in his article. The aim is that in the practice you can use a different methodology to estimate.eng
dc.descriptionSe desarrollan diferentes distribuciones generalizadas en la literatura estadística, entre ellas está la distribución hiperbólica secante generalizada (SHG). Este artículo presenta un método alternativo para estimar los parámetros de población del SHG, llamado Probabilidad Máxima Modificada (MVM). Asumiendo algunas expresiones alternativas que son diferentes del trabajo de Vaughan en 2002, y basadas en el mismo conjunto de datos de la fuente original. Se implementa, el método transformado MVM se implementa computacionalmente, nos permite observar buenas aproximaciones de los valores exactos de los parámetros de ubicación y escala, presentados por Vaughan en su artículo. El objetivo es que en la práctica se pueda utilizar una metodología diferente para estimar.spa
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.doi10.17230/ingciecia.9.18.5
dc.identifier.issn2256-4314
dc.identifier.issn1794-9165
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/14425
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.relation.isversionofhttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/1983
dc.relation.urihttp://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/1983
dc.rightsCopyright (c) 2013 Luis Alejandro Másmela Caita, Álvaro Alexander Burbano Morenoeng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.sourceinstname:Universidad EAFIT
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
dc.sourceIngeniería y Ciencia; Vol 9, No 18 (2013)spa
dc.subject.keywordGeneralized Secant Hyperbolic Distributioneng
dc.subject.keywordModified Maximum Likelihoodeng
dc.subject.keywordEstimation Of Parameterseng
dc.subject.keywordDistribución Hiperbólica Secante Generalizadaspa
dc.subject.keywordMáxima Verosimilitud Modificadaspa
dc.subject.keywordEstimación De Parámetrosspa
dc.titleGeneralized Secant Hyperbolic and a Method of Estimate of its Parameters: Maximum Likelihood Modifiedeng
dc.titleSecante hiperbólica generalizada y un método de estimación de sus parámetros: máxima verosimilitud modificadaspa
dc.typearticleeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.typepublishedVersioneng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng
dc.type.localArtículospa

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