Slashed Rayleigh Distribution

• YURI A. IRIARTE ^[1] ; HÉCTOR W. GÓMEZ ^[2] ; HÉCTOR VARELA ^[2] ; HELENO BOLFARINE ^[3]
  1. [1] Universidad de Atacama

     Universidad de Atacama

     Copiapo, Chile

     
  2. [2] Universidad de Antofagasta

     Universidad de Antofagasta

     Antofagasta, Chile

     
  3. [3] Universidad de Sao Paulo Instituto de Matemática y Estadística Departamento de Estatística

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• Localización: Revista Colombiana de Estadística, ISSN-e 2389-8976, ISSN 0120-1751, Vol. 38, Nº. 1, 2015, págs. 31-44
• Idioma: inglés
• DOI: 10.15446/rce.v38n1.48800
• Títulos paralelos:
  • Distribución Slashed Rayleigh
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• Resumen
  • español

    En este artículo estudiamos una subfamilia de la familia slashed-Weibull. Esta subfamilia puede ser vista como una extensión de la distribución Rayleigh con más flexibilidad en cuanto a la kurtosis de la distribución. Esta particularidad hace que la extensión sea adecuada para ajustar observaciones atípicas. Esto surge como la razón de dos variables aleatorias independientes, una en el numerador siendo una distribución Rayleigh y una potencia de la distribución uniforme en el denominador. Estudiamos algunas propiedades de probabilidad, discutimos la estimación de máxima verosimilitud y presentamos aplicaciones a datos reales indicando que la distribución slashed-Rayleigh presenta mejor ajuste para datos reales que la distribución Rayleigh.

  • English

    In this article we study a subfamily of the slashed-Weibull family. This subfamily can be seen as an extension of the Rayleigh distribution with more flexibility in terms of the kurtosis of distribution. This special feature makes the extension suitable for fitting atypical observations. It arises as the ratio of two independent random variables, the one in the numerator being a Rayleigh distribution and a power of the uniform distribution in the denominator. We study some probability properties, discuss maximum likelihood estimation and present real data applications indicating that the slashed-Rayleigh distribution can improve the ordinary Rayleigh distribution in fitting real data.

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