Comparación de la distribución triangular, con una distribución tipo I de Pearson, como modelos para los problemas en ambiente de riesgo e incertidumbre

  1. Herrerías Velasco, José Manuel 1
  2. Callejón Céspedes, José 1
  3. Herrerías Pleguezuelo, Rafael 1
  1. 1 Universidad de Granada
    info

    Universidad de Granada

    Granada, España

    ROR https://ror.org/04njjy449

Revista:
Anales de ASEPUMA

ISSN: 2171-892X

Año de publicación: 2014

Número: 22

Tipo: Artículo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: Anales de ASEPUMA

Resumen

Es sobradamente conocido que las distribuciones de probabilidad más utilizadas como modelos probabilísticos, para problemas reales en ambiente de incertidumbre, son la distribución uniforme, la distribución triangular y la distribución beta. Es habitual que la distribución triangular se utilice cuando los tres valores típicos: optimista, pesimista y más probable, suministrados por un experto, pueden considerarse que tienen el mismo interés en el problema, por ello se les da la misma ponderación en la fórmula de la media. El objetivo principal de este trabajo es seleccionar una distribución del sistema de Pearson, que tenga la misma media que la distribución triangular y comparar ambas distribuciones mediante otras características estocásticas y a través de los diagramas de cociente de momentos, para averiguar cuál de ellas es el modelo probabilístico que mejor se ajusta a los problemas reales en ambiente de riesgo o de incertidumbre.

Referencias bibliográficas

  • Clark, C. E. (1962). “The PERT model for the distribution of an activity time”. Operation Research. 10,3, pp. 405-406.
  • Craig, C. G. (1936). “A New Exposition and Chart for the Pearson System of Frecuency Curves”. Annals of Mathematical Statistics, 7, pp. 16-28.
  • David, F. N. (1962). Games, Gods and Gambling. Charles Griffin.
  • Elderton, W. P.; Johnson, N. L. (1969). Systems of Frecuency Curves. Cambridge University Press.
  • Herrerías Pleguezuelo, R. (1989). “Modelos probabilísticos alternativos para el método PERT. Aplicación al Análisis de Inversiones”. Estudios de Economía Aplicada. Segunda Reunión Anual de ASEPELT-España. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Valladolid, pp. 89-112.
  • Herrerías Velasco, J. M.; Herrerías Pleguezuelo, R. (2013). “Comparación de diferentes distribuciones trapezoidales, mediante sus momentos y diagramas de cociente de momentos”. En Métodos Cuantitativos e Informática. Serie Monografías rect@, nº4, pp. 159-176.
  • Johnson, D. (1997). “The triangular distribution as a proxy for the beta distribution in risk analisis”. The Statistician, 46, 3, pp. 387-398.
  • Johnson, D. (2002). “Triangular approximations for continuous random variables in risk analisis”. Journal of the Operational Research Society, 53, pp. 457-467.
  • Keefer, D. L.; Verdini, A. V. (1993). “Better estimation of PERT activity time parameters”. Management Science, 39, 9, pp. 1086-1091.
  • Kotz, S.; Johnson, N. L. (1985). “Moment ratio diagrams”. Encyclopedia of Statistical Sciences. Wiley. 5, pp. 602-604.
  • Kotz, S.; Van Dorp, J. R. (2004). Beyond Beta. Other Continuous Families of Distributions with Bounded Support and Applications. World Scientific.
  • Müller, P. H.; VAHL, H. (1976). “Pearson´s system of frecuency curves whose left boundary and first three moments are known”. Biometrika, 63, pp. 191-194.
  • Simpson, T. (1755). “A letter to the Right Honourable George Earls of Maclesfield. President of the Royal Society, on the advantage of taking the mean of a number of observations in practical astronomy”. Philosopical Transactions, 49, 1, pp. 82-93.
  • Taha, H. A. (1981). Investigación de Operaciones, una introducción. Representaciones y Servicios de Ingeniería S. A. México.
  • Vargo, E., Pasupathy, R.; Leemis, L. (2010). “Moment-Ratio Diagrams for Univariate Distributions”. Journal of Quality Technology, 42, 3, pp. 1-11.
  • Williams, T. M. (1992). “Practical use of distributions in network analysis”. Journal Operations Research Society, 43, pp. 265-270.
Fuente de los datos: Dialnet