Normality is the most often mathematical supposition used in data modeling. Nonetheless, even based on the law of large numbers (LLN), normality is a strong presumption given that the presence of asymmetry and multi-modality in real-world problems is expected. Thus, a flexible modification in the Normal distribution proposed by Elal-Olivero [12] adds a skewness parameter, called Alpha-skew Normal (ASN) distribution, enabling bimodality and fat-tail, if needed, although sometimes not trivial to estimate this third parameter (regardless of the location and scale). This work analyzed seven different statistical inferential methods towards the ASNdistribution on synthetic data and historical data of water flux from 21 rivers (channels) in the Atacama region. Moreover, the contribution of this paper is related to the probability estimation surrounding the rivers' flux level in Copiapo city neighborhood, the most important economic city of the third Chilean region, and known to be located in one of the driest areas on Earth, besides the North and the South Pole


翻译:然而,即使根据大量数据法(LLN),正常性也是一种有力的假设,因为现实世界问题中存在不对称和多时制,因此,Elal-Olivero[12] 提议的正常分配的灵活修改增加了一个斜度参数,称为Alpha-skew正常(ASN)分布,必要时可以实现双向和脂肪尾发,尽管有时对估计第三个参数(不论位置和规模)并非微不足道,但这项工作分析了七个不同的统计推断方法,以得出阿塔卡马地区21个河流(通道)水流合成数据和历史数据的SNS分布。此外,本文件的贡献与科皮亚波市附近河流通量水平的概率估计有关,科皮亚波市是第三智利地区最重要的经济城市,据知位于地球上最干燥的地区之一,除了北南两极之外。

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