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dc.contributor.authorDasilva, Alan
dc.contributor.authorDias, Renata
dc.contributor.authorLeiva, Víctor
dc.contributor.authorMarchant-Fuentes, Carolina
dc.contributor.authorSaulo, Helton
dc.date.accessioned2020-11-12T13:37:43Z
dc.date.available2020-11-12T13:37:43Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/3185
dc.description.abstractThis study investigates three regression models based on the Birnbaum–Saunders distribution. The first model is obtained directly through the Birnbaum–Saunders distribution; the second model is obtained via a logarithmic transformation in the response variable; and the third model employs a mean parametrization of this distribution. The primary objective of this study is to compare the performance of the three Birnbaum–Saunders regression models. The secondary objective is to provide a tool to choose the best model for regression when analysing data following a Birnbaum–Saunders distribution. By using Monte Carlo simulations and the R software, we evaluate the behaviour of the corresponding estimators, and of the Cox–Snell and randomized quantile residuals. An illustration with real data is provided to compare the investigated regression models.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceJournal of Statistical Computation and Simulation, 90(14), 2552-2570es_CL
dc.subjectBirnbaum–Saunders distributionses_CL
dc.subjectMaximum likelihood estimatorses_CL
dc.subjectMonte Carlo methodes_CL
dc.subjectResidualses_CL
dc.subjectR softwarees_CL
dc.titleBirnbaum–Saunders regression models: a comparative evaluation of three approacheses_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias Básicases_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.indexacionIsies_CL
dc.ucm.uritandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2020.1782912es_CL
dc.ucm.doidoi.org/10.1080/00949655.2020.1782912es_CL


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