Un enfoque algebraico para la prueba de independencia de características en el análisis de datos categóricos.

"Este trabajo trata sobre dos problemas que se presentan cuando los resultados de un experimento aleatorio se clasifican en un número finito de categorías, a saber, juzgar la bondad con que una muestra de la distribución multidimensional de Bernoulli se ajusta a un parámetro específico, y proba...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: García Calvillo, Olivia
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:1999
País:México
Institución:Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
Repositorio:Repositorio Digital CID-UAAAN
OAI Identifier:oai:repositorio.uaaan.mx:123456789/47292
Acceso en línea:http://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/47292
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Distribución Asintótica
Clasificación Cruzada
Matrices Idempotentes
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Descripción
Sumario:"Este trabajo trata sobre dos problemas que se presentan cuando los resultados de un experimento aleatorio se clasifican en un número finito de categorías, a saber, juzgar la bondad con que una muestra de la distribución multidimensional de Bernoulli se ajusta a un parámetro específico, y probar la hipótesis de independencia de dos características que originan la clasificación en una tabla de contingencia. El énfasis es sobre el papel que la distribución Ji—cuadrada, como límite distribucional de los correspondientes estadísticos de prueba, desempeña en estos problemas. La principal contribución técnica de esta tesis consiste en deducir, por métodos algebraicos, la expresión para los grados de libertad en la prueba de independencia de los rasgos de interés en una clasificación cruzada."