Resumen

Las comunidades kenianas están expuestas a desastres naturales debido a una amalgama de factores como la pobreza, la aridez y los asentamientos en áreas susceptibles a desastres naturales o en áreas con infraestructura deficiente. Se espera que esto aumente debido a los efectos del cambio climático. En un intento de explicar algunas de estas variabilidades, modelamos los daños extremos de desastres naturales en Kenia desarrollando una distribución compuesta que tiene en cuenta tanto la frecuencia como la gravedad de los eventos extremos. La distribución resultante se basa en un modelo de umbral y una distribución compuesta de valores extremos. Para la frecuencia de eventos que exceden un umbral de 150,000, encontramos que sigue una distribución binomial negativa, mientras que la gravedad de la excedencia sigue una distribución de Pareto generalizada. Esta distribución se ajusta bien a los datos y se considera un mejor modelo para desastres naturales en Kenia que el modelo tradicional de umbral de valor extremo.

• Materias:Teoremas Semigrupos Captura de vectores Vértice reflexivo Funciones trigonométricas
• Subjects:Theorems Semigroups Vector capture Reflexive vertex Trigonometric functions
• Palabras claves:Desastres naturales; Pobreza; Cambio climático; Distribución compuesta; Eventos extremos; Kenia
• Keywords:Natural disasters; Poverty; Climate change; Compound distribution; Extreme events; Kenya