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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Generalizing Normality: Different Estimation Methods for Skewed Information

Texto completo
Autor(es):
do Nascimento, Diego Carvalho [1] ; Ramos, Pedro Luiz [2] ; Elal-Olivero, David [1] ; Cortes-Araya, Milton [1] ; Louzada, Francisco [2]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Atacama, Fac Ingn, Dept Matemat, Copiapo 1530000 - Chile
[2] Univ Sao Paulo, Inst Math Sci & Comp, BR-13566590 Sao Carlos - Brazil
Número total de Afiliações: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: SYMMETRY-BASEL; v. 13, n. 6 JUN 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

Normality is the most commonly used mathematical supposition in data modeling. Nonetheless, even based on the law of large numbers (LLN), normality is a strong presumption, given that the presence of asymmetry and multi-modality in real-world problems is expected. Thus, a flexible modification in the normal distribution proposed by Elal-Olivero adds a skewness parameter called Alpha-skew-normal (ASN) distribution, which enables bimodality and fat-tail, if needed, although it is sometimes not trivial to estimate this third parameter (regardless of the location and scale). This work analyzed seven different statistical inferential methods towards the ASN distribution on synthetic data and historical data of water flux from 21 rivers (channels) in the Atacama region. Moreover, the contributions of this paper are related to the estimations of probability surrounding rivers' flux levels in the surroundings of Copiapo city, which is the most economically important city of the third Chilean region and is known to be located in one of the driest areas on Earth (excluding the North and the South Poles). The results show the competitiveness of the MPS and RADE methods with respect to the MLE method, as well as their excellent performance. (AU)

Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 20/09174-5 - Recomendação de itens de interesse da BeeNet
Beneficiário:Diego Carvalho do Nascimento
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Processo FAPESP: 17/25971-0 - Inferência estatística de sistemas complexos
Beneficiário:Pedro Luiz Ramos
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado