Estimadores de mínima divergencia de Rao : comportamiento asintótico y aplicación a contrastes de hipótesis
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-r...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/63337 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/63337 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Estadística Estadística matemática (Matemáticas) Estadística aplicada 1209 Estadística |
| Resumo: | 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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