Modelos de Localización y Escala. Algunas consideraciones teóricas y aplicaciones a pequeñas muestras
La tesis se centra en el estudio de las características y procedimientos de inferencia de los Modelos de Localización y Escala. <br/>Por una parte, se caracteriza a todos los modelos de localización simétricos para los cuales una combinación lineal de la media y mediana muestrales es un estima...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2005 |
| País: | España |
| Institución: | CBUC, CESCA |
| Repositorio: | TDR. Tesis Doctorales en Red |
| OAI Identifier: | oai:www.tdx.cat:10803/3091 |
| Acceso en línea: | http://www.tdx.cat/TDX-0131106-195058 http://hdl.handle.net/10803/3091 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Dist. Normal Truncada Simetrizada Censura Tipo I Caracterización de distribuciones Ciències Experimentals 519.1 |
| Sumario: | La tesis se centra en el estudio de las características y procedimientos de inferencia de los Modelos de Localización y Escala. <br/>Por una parte, se caracteriza a todos los modelos de localización simétricos para los cuales una combinación lineal de la media y mediana muestrales es un estimador asintóticamente eficiente del parámetro de localización. El modelo resultante, a tres parámetros, puede entenderse como una distribución Normal Truncada Simetrizada. Se presentan además dos métodos alternativos para estimar los parámetros que, por sus propiedades asintóticas, resultan buenos competidores de los estimadores de máxima verosimilitud (EMV): uno basado en la "Curtosis Empírica" que se destaca por su sencillez de cálculo y un "Algoritmo" iterativo que puede implementarse fácilmente usando software estándar que trabaje con la distribución Normal Truncada simple. También se realizan estudios basados en simulaciones a fin de comparar el comportamiento de los distintos estimadores cuando el tamaño muestral es pequeño. Extendiendo este resultado al caso particular del estimador de Hodges-Lehmann, se caracteriza a las distribución Logística como el único modelo de localización simétrico para el cual este estimador es asintóticamente eficiente. <br/>Por otra parte, se investigan los procedimientos de inferencia en modelos de localización y escala en presencia de censura de Tipo I (time censored) y se demuestra una condición suficiente para la unicidad del EMV. Además, se aplica el estadístico Z* de Barndorff-Nielsen, basado en la aproximación asintótica de orden superior Saddlepoint, para la estimación por intervalos de la media poblacional de la distribución Normal y el parámetro de escala de la distribución Valor Extremo (Log-Weibull); asimismo, y a través de simulaciones, se estudia su comportamiento para pequeñas muestras. En la extensión al caso de dos muestras se considera la comparación de medias para muestras emparejadas e independientes (problema de Behrens-Fisher) y la comparación de los parámetros de escala de dos distribuciones Valor Extremo.<br/>Si bien el ámbito de la investigación se desarrolla dentro de la Estadística Matemática, todos los tópicos tratados se ilustran con ejemplos de aplicación a situaciones prácticas. |
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