Un nuevo método para generar distribuciones de probabilidadProblemas asociados y aplicaciones

Resumen

Se establecen las condiciones que debe cumplir un sistema de funciones reales de variable real para que sea generador de una distribucion de probabilidad, se describe el procedimiento de la mencionada generacion en los casos univariante, bivariante y multivariante, tanto continuo como discreto. Se aplica en el estudio de la independencia estocastica de variables aleatorias, la rectangularidad de dichos sistemas y como consecuencia el principio de verosimilitud, las familias de distribuciones conjugadas para una clase de verosimilitudes, la matriz de informacion de fisher y la relacion entre el metodo de estimacion puntual de la maxima verosimilitud y el de los momentos. En el campo economico se estudian las condiciones que una funcion real de variable real ha de cumplir para que sea generadora de una curva de lorenz. Como ejemplo concreto se estudian para una funcion que verifica la ecuacion que define la familia de pearson. Se establece una relacion directa entre las leyes financieras, de descuento o de capitalizacion, y la funcion generadora.