Estimating parameters of Gumbel Distribution using the Methods of Moments, probability weighted moments and maximum likelihood

Derivamos estimadores para los parámetreos de la distribución de Gumbel usando tres métodos, esto es, los momentos ponderados de probabilidad, el momento y la máxima verosimilitud. Además, comparamos el rendimiento de estos estimadores usando simulaciones. Tanto el orden entero como no entero son co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Mahdi, Smail, Cenac, Myrtene
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2005
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/259

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spelling	RMTA2592022-01-20T16:01:54Z Estimating parameters of Gumbel Distribution using the Methods of Moments, probability weighted moments and maximum likelihood Estimating parameters of Gumbel Distribution using the Methods of Moments, probability weighted moments and maximum likelihood Mahdi, Smail Cenac, Myrtene Gumbel distribution probability weighted moments method moment method maximum likelihood method simulation Distribución de Gumbel método de momentos ponderados de probabilidad método de momentos método de máxima verosimilitud simulación We derive here estimators for the parameters of the Gumbel distribution using three estimating methods, namely, the probability weighted moments, the moment and the maximum likelihood methods. Furthermore, we compare the performance of these estimators using simulations. Both integer and non-integer orders are considered in the probability weighted moments method. Overall, the results show that the probability weighted moments method outperforms the other methods in the estimation of both α and εα y β parameters. Derivamos estimadores para los parámetreos de la distribución de Gumbel usando tres métodos, esto es, los momentos ponderados de probabilidad, el momento y la máxima verosimilitud. Además, comparamos el rendimiento de estos estimadores usando simulaciones. Tanto el orden entero como no entero son considerados en el método de momentos de probabilidad ponderado. Los resultados muestran, sobre todo, que el método de momentos de probabilidad ponderada es mejor que los demás en la estimación de los parámetros α y β Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2005-02-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/259 10.15517/rmta.v12i1-2.259 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 12 No. 1-2 (2005): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 151-156 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 12 Núm. 1-2 (2005): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 151-156 Revista de Matemática; Vol. 12 N.º 1-2 (2005): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 151-156 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/259/239 Derechos de autor 2005 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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