Distribuciones de daño acumulativo aplicadas al modelamiento de datos de recursos pesqueros / Cristian Canales Ramírez.

Magíster en Estadística.

En este trabajo se introduce el uso de distribuciones de daño acumulativo en el modelamiento de datos derivados de investigaciones pesqueras. Las distribuciones de daño acumulativo corresponden a mezclas de distribuciones Gaussianas inversas con conducta asimétrica, donde el parámetro de mezcla está restringido al intervalo (0, 1). Cuando este parámetro toma ciertos valores específicos, se obtienen distribuciones bien conocidas como lo son los modelos Gaussiano inverso, Gaussiano inverso de largo sesgado y Birnbaun-Saunders. El fundamento que sustenta la aplicación de distribuciones de daño acumulativo en el modelamiento de datos pesqueros está por un lado basado en argumentos teóricos provenientes de la naturaleza de las variables analizadas y por otro en el excelente ajuste empírico de estos modelos a los datos. Específicamente, mediante los modelos introducidos se pueden formular indicadores de abundancia de recursos pesqueros. El análisis comienza con la utilización de pruebas de bondad de ajuste de distribuciones de daño acumulativo a diferentes conjuntos de datos pesqueros de Chile. Las estimaciones de los parámetros del modelo son obtenidas mediante el método de verosimilitud máxima. Los resultados se comparan a aquellos obtenidos mediante la distribución lognormal, la cual ha sido ampliamente utilizada en este campo. Estos resultados indican que los datos analizados responden en su mayoría a distribuciones cuyo valor del parámetro de mezcla es diferente de aquellos de las distribuciones bien conocidas mencionadas anteriormente. Finalmente, el valor esperado de las variables con distribuciones de daño acumulativo es analizado e interpretado como indicador de abundancia de recursos pesqueros en el tiempo y el espacio.