¿Cuántos clusters hay en una población?
Sea una población cerrada formada por un número desconocido K y finito de clusters. El método bootstrap es utilizado para estimar el número de clusters que constituyen una población. Se propone un estimador para K, el cual es ajustado y corregido por su sesgo estimado mediante el método bootstrap de...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 1998 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/58689 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/58689 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 519.2 Numero de clusters Bootstrap Jackknife agrupado Estadística matemática (Matemáticas) 1209 Estadística |
| Sumario: | Sea una población cerrada formada por un número desconocido K y finito de clusters. El método bootstrap es utilizado para estimar el número de clusters que constituyen una población. Se propone un estimador para K, el cual es ajustado y corregido por su sesgo estimado mediante el método bootstrap de Efron (1979). La varianza del "estimador bootstrap" se calcula por el método jackknife agrupado. Mediante simulación, el estimador es comparado con el de Bickel y Yavah (1985). |
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