Resumen

Estudiamos algunas propiedades matemáticas de la distribución beta generalizada seminormal recientemente propuesta por Pescim et al. (2010). Este modelo es bastante flexible para analizar datos reales positivos ya que contiene como modelos especiales las distribuciones seminormal, seminormal exponenciada y seminormal generalizada. Proporcionamos una serie de potencias útil para la función cuantil. Se derivan algunas nuevas expresiones explícitas para las desviaciones medias, las curvas de Bonferroni y Lorenz, la fiabilidad y la entropía. Demostramos que la función de densidad de las estadísticas de orden seminormales generalizadas beta puede expresarse como una mezcla de densidades seminormales generalizadas. Obtenemos dos expresiones en forma cerrada para sus momentos y otras medidas estadísticas. Se utiliza el método de máxima verosimilitud para estimar los parámetros del modelo de datos censurados. El modelo beta generalizado seminormal se modifica para hacer frente a posibles supervivientes a largo plazo que pueden estar presentes en los datos. La

• Materias:Distribución generalizada Variable binaria Predicción bayesianas Inferencia bayesiana Parámetros de distribución
• Subjects:Generalized distribution Binary variable Bayesian prediction Bayesian Inference Distribution Parameters
• Palabras claves:Propiedades matemáticas; Distribución beta generalizada seminormal; Función de cuantiles; Desviaciones medias; Estadísticas de orden; Máxima verosimilitud
• Keywords:Mathematical properties; Beta generalizedhalf-normal distribution; Quantile function; Mean deviations; Order statistics; Maximum likelihood