Título:
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Estimadores de mínima divergencia de Rao : comportamiento asintótico y aplicación a contrastes de hipótesis
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Autores:
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Pardo Llorente, María del Carmen
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Tipo de documento:
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texto impreso
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Editorial:
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Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, 1996
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Dimensiones:
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application/pdf
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Nota general:
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info:eu-repo/semantics/openAccess
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Idiomas:
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Palabras clave:
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Estado = Publicado
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Materia = Ciencias: Matemáticas: Estadística matemática
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Materia = Ciencias: Matemáticas: Estadística aplicada
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Tipo = Tesis
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Resumen:
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La memoria consta de una introducción y cuatro capítulos en la introducción se describen los problemas a estudiar, sus antecedentes y su estado actual. En el capitulo 1 se introduce una familia general de medidas de divergencia que contiene como casos particulares a las familias de csiszar, burbea-rao y bregman. En el capitulo 2, usando datos agrupados, se propone un metodo de estimación paramétrica basado en la divergencia de burbea-rao. Se analizan algunas propiedades y el comportamiento asintótico del estimador propuesto (estimador de mínima divergencia). En el capitulo 3 se aborda el problema de los contrastes de bondad de ajuste, con hipótesis nula simple y compuesta, a partir de divergencias estimadas de burbea-rao. En el capitulo 4 se estudia la optimalidad para muestras pequeñas de los contrastes obtenidos en el capitulo anterior. Se analizan distintas aproximaciones a la distribución exacta de los estadísticos y se calculan potencias exactas basadas en regiones criticas exactas para muestras pequeñas
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En línea:
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https://eprints.ucm.es/id/eprint/3453/1/T21131.pdf
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