Repositorio UFRO · Omeka S

On some mixture models based on the Birnbaum-Saunders distribution and associated inference

Primer Autor	Leiva, Victor
Co-autores	Balakrishnan, N. Gupta, Ramesh C. Kundu, Debasis Sanhueza, Antonio
Título	On some mixture models based on the Birnbaum-Saunders distribution and associated inference
Editorial	ELSEVIER
Revista	JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE
Lenguaje	en
Resumen	In this paper, we consider three different mixture models based on the Birnbaum-Saunders (BS) distribution, viz., (1) mixture of two different BS distributions, (2) mixture of a BS distribution and a length-biased version of another BS distribution, and (3) mixture of a BS distribution and its length-biased version. For all these models, we study their characteristics including the shape of their density and hazard rate functions. For the maximum likelihood estimation of the model parameters, we use the EM algorithm. For the purpose of illustration, we analyze two data sets related to enzyme and depressive condition problems. In the case of the enzyme data, it is shown that Model 1 provides the best fit, while for the depressive condition data, it is shown all three models fit well with Model 3 providing the best fit. (C) 2010 Elsevier B.V. All rights reserved.#En este artículo, consideramos tres modelos de mezcla diferentes basados en la distribución de Birnbaum-Saunders (BS), a saber: (1) mezcla de dos distribuciones BS diferentes, (2) mezcla de una distribución BS y una versión sesgada por longitud de otra distribución BS, y (3) mezcla de una distribución BS y su versión sesgada por longitud. Para todos estos modelos, estudiamos sus características, incluyendo la forma de sus funciones de densidad y tasa de riesgo. Para la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo, utilizamos el algoritmo EM. A modo de ilustración, analizamos dos conjuntos de datos relacionados con problemas de enzimas y depresión. En el caso de los datos de enzimas, se muestra que el Modelo 1 proporciona el mejor ajuste, mientras que para los datos de depresión, se muestra que los tres modelos se ajustan bien, siendo el Modelo 3 el que proporciona el mejor ajuste. (C) 2010 Elsevier B.V. Todos los derechos reservados.
Tipo de Recurso	artículo original
Description	The authors wish to thank the anonymous referees for their constructive comments on an earlier version of this manuscript which resulted in this improved version. Research work of V. Leiva and A. Sanhueza was partially supported by FONDECYT 1080326 and 1090265 Grants from Chile. Los autores desean agradecer a los revisores anónimos por sus comentarios constructivos sobre una versión anterior de este manuscrito, que dieron como resultado esta versión mejorada. El trabajo de investigación de V. Leiva y A. Sanhueza fue financiado parcialmente por las becas FONDECYT 1080326 y 1090265 de Chile.
doi	10.1016/j.jspi.2010.12.005
Formato Recurso	pdf
Palabras Claves	EM algorithm Fisher information Goodness-of-fit Hazard rate function Inverse Gaussian distribution Length-biased distributions Maximum likelihood methods maximum-likelihood weighted distributions regression-models reliability failure family Algoritmo EM Información de Fisher Bondad de ajuste Función de tasa de riesgo Distribución gaussiana inversa Distribuciones sesgadas por longitud Métodos de máxima verosimilitud máxima-verosimilitud distribuciones ponderadas modelos de regresión fiabilidad fallo familia
Ubicación del archivo	http://dx.doi.org/10.1016/j.jspi.2010.12.005
Materias	EM algorithm Fisher information Goodness-of-fit Hazard rate function Inverse Gaussian distribution Length-biased distributions Maximum likelihood methods maximum-likelihood weighted distributions regression-models reliability failure family Algoritmo EM Información de Fisher Bondad de ajuste Función de tasa de riesgo Distribución gaussiana inversa Distribuciones sesgadas por longitud Métodos de máxima verosimilitud máxima-verosimilitud distribuciones ponderadas modelos de regresión fiabilidad fallo familia
Disciplinas de la OCDE	Estadísticas y Probabilidades
Título de la cita (Recomendado-único)	On some mixture models based on the Birnbaum-Saunders distribution and associated inference
Revista/Libro	JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE
Tipo de ruta	hibrido
Access Rights	restringido
Derechos de acceso	restringido
Idioma	en
Identificador del recurso (Mandatado-único)	artículo original
Versión del recurso (Recomendado-único)	versión publicada
Entidad financiadora	ANID CONICYT FONDECYT 1080326#ANID CONICYT FONDECYT 1090265
Referencia del Financiador (Mandatado si es aplicable-repetible)	ANID CONICYT FONDECYT 1080326 ANID CONICYT FONDECYT 1090265
Editorial	ELSEVIER
ISSN	0378-3758
Página de inicio (Recomendado-único)	2175
Página final (Recomendado-único)	2190
Categoría WOS	Statistics & Probability Estadística y probabilidad
Formato	pdf
Id de Web of Science	WOS:000289123700001