Resumen

La distribución lognormal tiene abundantes aplicaciones en diversos campos. En la literatura, la mayoría de las inferencias sobre los dos parámetros de la distribución lognormal se basan en datos de muestras censuradas de Tipo I. Sin embargo, las mediciones exactas no siempre son alcanzables, especialmente cuando la observación está por debajo o por encima de los límites de detección, y solo se pueden registrar la cantidad de mediciones que caen en intervalos predeterminados. Esto se conoce como datos agrupados. En este artículo, mostraremos la existencia y unicidad de los estimadores de máxima verosimilitud de los dos parámetros de la distribución lognormal subyacente con datos censurados de Tipo I y datos agrupados. La prueba fue establecida primero bajo el caso de la distribución normal y se extendió a la distribución lognormal a través de la propiedad de invarianza. Los resultados se aplican para estimar la mediana y la media de la población lognormal.

• Materias:Información de mercado Precios de primas Modelado espacial Fuerte convergencia Estadística asintótica
• Subjects:Market Information Premium pricing Spatial modeling Strong convergence Asymptotic statistics
• Palabras claves:Aplicaciones; Distribución lognormal; Parámetros; Datos censurados de Tipo I; Datos agrupados; Estimadores de máxima verosimilitud
• Keywords:Applications; Lognormal distribution; Parameters; Type-I censored data; Grouped data; Maximum likelihood estimators