| EL PRESENTE TRABAJO BUSCA RESPONDER, EN PRIMER LUGAR , EN QUE SENTIDO LAS "EXTENSIONES" DE LA DISTRIBUCION SKEW-NORMAL EXTIENDEN LA DISTRIBUCION SKEW-NORMAL DE AZZALINI Y CUAL ES EL SIGNIFICADO ESTADISTICO DE LOS PARAMETROS DE LA DISTRIBUCION SKEW-NORMAL. AMBAS PREGUNTAS SON ACLARADAS A TRAVES DEL ANALISIS DE IDENTIFICABILIDAD DE LA DISTRIBUCION SKEW-NORMAL. EN SEGUNDO LUGAR, SE ESTUDIA EL ENFOQUE DE REDUCCCION PROBABILISTICA, CON EL FIN DE GENERAR EL MODELO DE REGRESION LINEAL SKEW-NORMAL. PARA ESTO SE ANALIZA LA DESCOMPOSICION MARGINAL-CONDICIONAL DE LA DENSIDAD CONJUNTA SKEW-NORMAL. PARA ESTO SE ANALIZA LA DESCOMPOSICION MARGINAL-CONDICIONAL DE LA DENSIDAD CONJUNTA SKEW-NORMAL Y SE ESTUDIA LA RELACION ENTRE LOS ESPACIOS PARAMETRICOS ASOCIADOS A LOS MODELOS MARGINAL Y CONDICIONAL. SE PROPONEN CONDICIONES NECESARIAS Y SUFICIENTES SOBRE LOS PARAMETROS DEL MODELO CONJUNTO CON EL FIN DE GENERAR UNA VARIABLE EXOGENA. EN TERCER LUGAR, SE CONSIDERA LA INFERENCIA BAYESIANA PARA LOS PARAMETROS DE LOCALIZACION, ESCALA Y ASIMETRIA DE LA DISTRIBUCION SKEW-NORMAL, ASUMIENDO DIFERENTES DISTRIBUCIONES A PRIORI. REPRESENTACIONES ESTOCASTICAS DE LAS DISTRIBUCIONES A POSTERIORI DEL PARAMETRO DE ASIMETRIA SON OBTENIDAS, BAJO CIERTAS ESPECIFICACIONES DE LA FUNCION DE VEROSIMILITUD. LOS RESULTADOS OBTENIDOS SON APLICADOS EN EL CONTEXTO DEL PROBLEMA DE IDENTIFICACION DE UN PUNTO DE CAMBIO EN EL PARAMETRO DE ASIMETRIA EN UNA SERIE DE DATOS DETERMINADA. FINALMENTE, SE DESARROLLA EL ANALISIS BAYESIANO DE LOS MODELOS DE REGRESION SKEW-NORMAL, SKEW-NORMAL-GENERALIZADO, SKEW-NORMAL-T Y SKEW-T-NORMAL BAJO DETERMINADAS ESPECIFICACIONES DE LAS DISTRIBUCIONES A PRIORI DE LOS PARAMETROS DE DICHOS MODELOS. SE PROPONE UNA CONVENIENTE REPRESENTACION JERARQUICA DE ESTOS MODELOS, REALIZANDO EL ANALISIS DE LAS DISTRIBUCIONES A POSTERIORI E ILUSTRANDO LOS RESULTADOS CON UN CONJUNTO DE DATOS REALES. |