Random variable functions used in hydrology

In this work, expressions of the cumulative distribution function of Y X, Y/X and X/(X + Y ) for continuous dependent random variables with supported on a unbounded and bounded interval are derived. The dependence approach is based on copula functions. Additionally, the methodology is applied to real data on hydrology.En este trabajo, se derivan expresiones de la función de distribución acumulada de Y X, Y/X y X/(X + Y ) para variables aleatorias dependientes continuas con soporte en un intervalo ilimitado y limitado. El enfoque de dependencia se basa en funciones cópula. Además, la metodología se aplica a datos reales de hidrología

Una nota sobre el delta-ésimo momento en modelos ARMA-APARCH con distribuciones condicionales estables y GEV

In a ARMA-APARCH time series model with innovations Z, the delta-stationarity condition of the APARCH process involves the delta-th moment of the difference between the absolute value of the innovations with the product of the asymmetry parameter and the innovations. This moment allows calculating more efficiently the estimates of the parameters of the model by maximum likelihood. In this article, we obtain explicit expressions of this delta - th moment where Z has stable and GEV distribution. These moments have been implemented in our GEVStableGarch package available in CRAN R-PROJECT developed to estimate the parameters of ARMA-GARCH / APARCH models with stable innovations and GEV.En un modelo de series temporales ARMA-APARCH con innovaciones Z, la condición de delta - estacionariedad del proceso APARCH envuelve el delta-ésimo momento de la diferencia entre el valor absoluto de las innovaciones con el producto del parámetro de asimetría y las innovaciones. Este momento permite calcular de forma mas eficiente las estimativas de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo. En este artículo, son obtenidas expresiones explícitas de ese delta-ésimo momento onde Z tem distribución estable y GEV. Esos momentos se han implementado en nuestro paquete GEVStableGarch disponible en CRAN R-PROJECT desarrollado para estimar los parámetros de los modelos ARMA-GARCH / APARCH con innovaciones estables y GEV

Modelo de regressao Weibull discreto com fracao de cura em dados de sobrevivencia

This paper presents a regression model for discrete time data with cure fraction. For this purpose, we considered a mixture model, in which times are modeled through the discrete Weibull distribution and the cure probability modeled with covariates by using the logit link function. Considering that the model is a mixture, the estimation of the parameters was performed by EM algorithm. The behavior of the estimating algorithm was tested with Monte Carlo simulation experiments and an application for real data was added.Este trabalho apresenta a formulacao de um modelo de regressao para dados de tempo discretos com fracao de cura. Para tanto, foi considerado um modelo de mistura, no qual os tempos sao modelados através da distribuicao Weibull discreta e a probabilidade de cura é modelada a partir de covariáveis utilizando a funcao de ligacao logito. Por se tratar de um modelo de mistura a estimacao dos parametros do modelo é feita via o algoritmo EM. O comportamento do algoritmo de estimacao é testado com vários experimentos de simulacao Monte Carlo e uma aplicacao em dados reais foi adicionada

Random variable functions used in hydrology

In this work, expressions of the cumulative distribution function of Y X, Y/X and X/(X + Y ) for continuous dependent random variables with supported on a unbounded and bounded interval are derived. The dependence approach is based on copula functions. Additionally, the methodology is applied to real data on hydrology

Modelo de regressao Weibull discreto com fracao de cura em dados de sobrevivencia

This paper presents a regression model for discrete time data with cure fraction. For this purpose, we considered a mixture model, in which times are modeled through the discrete Weibull distribution and the cure probability modeled with covariates by using the logit link function. Considering that the model is a mixture, the estimation of the parameters was performed by EM algorithm. The behavior of the estimating algorithm was tested with Monte Carlo simulation experiments and an application for real data was added.Este trabalho apresenta a formulacao de um modelo de regressao para dados de tempo discretos com fracao de cura. Para tanto, foi considerado um modelo de mistura, no qual os tempos sao modelados através da distribuicao Weibull discreta e a probabilidade de cura é modelada a partir de covariáveis utilizando a funcao de ligacao logito. Por se tratar de um modelo de mistura a estimacao dos parametros do modelo é feita via o algoritmo EM. O comportamento do algoritmo de estimacao é testado com vários experimentos de simulacao Monte Carlo e uma aplicacao em dados reais foi adicionada

Una nota sobre el delta-ésimo momento en modelos ARMA-APARCH con distribuciones condicionales estables y GEV

In a ARMA-APARCH time series model with innovations Z, the delta-stationarity condition of the APARCH process involves the delta-th moment of the difference between the absolute value of the innovations with the product of the asymmetry parameter and the innovations. This moment allows calculating more efficiently the estimates of the parameters of the model by maximum likelihood. In this article, we obtain explicit expressions of this delta - th moment where Z has stable and GEV distribution. These moments have been implemented in our GEVStableGarch package available in CRAN R-PROJECT developed to estimate the parameters of ARMA-GARCH / APARCH models with stable innovations and GEV.En un modelo de series temporales ARMA-APARCH con innovaciones Z, la condición de delta - estacionariedad del proceso APARCH envuelve el delta-ésimo momento de la diferencia entre el valor absoluto de las innovaciones con el producto del parámetro de asimetría y las innovaciones. Este momento permite calcular de forma mas eficiente las estimativas de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo. En este artículo, son obtenidas expresiones explícitas de ese delta-ésimo momento onde Z tem distribución estable y GEV. Esos momentos se han implementado en nuestro paquete GEVStableGarch disponible en CRAN R-PROJECT desarrollado para estimar los parámetros de los modelos ARMA-GARCH / APARCH con innovaciones estables y GEV