TECNICAS DE INFERENCIA ESTADISTICA, 4

Autor: DOMÍNGUEZ TORIBIO MANUEL ANGEL.
Año: 1997.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: CIENCIAS SOCIALES Y JURÍDICAS.

Resumen: Se abordan los contrastes de especificación, o bondad de ajuste, de modelos probabilísticos paramétricos. Se presentan las propiedades de los contrastes M y se ofrece una clasificación de los contrastes de especificación, tomando como referencia la propuesta por Godfrey 1988 y Bierens 1994. Más tarde se presentan contraste de especificación de modelos representados por condiciones de momentos condicionales generales, posiblemente no lineales en variables. Estos modelos engloban la mayoría de modelos utilizados en la práctica econométrica, incluyendo modelo de ecuaciones simultáneas no lineales en variables. Por último, se presentan contrastes de especificación de funciones de regresión cuantílica. Por otro lado la función que define el cuantil de interes no es diferenciable lo que plantea algunos desafios técnicos. Se justifican contrastes asintóticos y bootstrap, estudiando su comportamiento en la práctica por medio de experimentos de Monte Carlo. Se incluye bibliografía.

Autor: BERRENDERO DIAZ JOSE RAMON.
Año: 1996.
Universidad: CARLOS III DE MADRID.
Centro de lectura: CIENCIAS SOCIALES Y JURIDICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA Y ECONOMETRIA PROGRAMA DE DOCTORADO: ECONOMIA.

Resumen: EL OBJETIVO CENTRAL DEL TRABAJO ES EL DE INVESTIGAR NUEVOS ASPECTOS Y PROBLEMAS DE LA TEORIA DE LA ROBUSTEZ, CUANDO LA ESTABILIDAD DE LOS ESTIMADORES SE EVALUA MEDIANTE ESTA CURVA, ASI COMO UNIFICAR Y EXTENDER ALGUNOS DE LOS RESULTADOS QUE YA EXISTIAN PREVIAMENTE.EL AUTOR ANALIZA LA CONVENIENCIA DE DISPONER DE MEDIDAS SENCILLAS QUE RESUMAN LA INFORMACION QUE LA CURVA DE SESGO ASINTOTICO MAXIMO CONTIENE SOBRE LA ESTABILIDAD DE LOS ESTIMADORES. LA CURVA DE SESGO ASINTOTICO MAXIMO MIDE LA MAYOR DISCREPANCIA ENTRE EL VALOR AL QUE CONVERGE UN ESTIMADOR Y EL VALOR DEL PARAMETRO QUE SE DESEA ESTIMAR CUANDO HAY DATOS ATIPICOS EN LA MUESTRA. SE PROPONE UNA NUEVA MEDIDA DE ROBUSTEZ, LA TASA DE RUPTURA, (QUE MIDE LA ESTABILIDAD DE LOS ESTIMADORES CUANDO LA PROPORCION DE DATOS ATIPICOS EN UNA MUESTRA ES ALTA) Y SE PROPORCIONAN LOS RESULTADOS QUE PERMITEN CALCULAR FACILMENTE A PARTIR DE LA DEFINICION DE LOS ESTIMADORES. A CONTINUACION, SE PROPONE LA OBTENCION DE UN METODO PARA CALCULAR LA CURVA DE SESGO ASINTOTICO MAXIMO DE ESTIMADORES DE REGRESION CON RESIDUOS ADMISIBLES. (ESTE METODO SE APLICA TAMBIEN PARA EVALUAR LA ROBUSTEZ DE LOS COMPONENTES PRINCIPALES ROBUSTOS DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LA CURVA DE SESGO ASINTOTICO MAXIMO CUANDO SE CONSIDERAN LAS PROYECCIONES DE LOS DATOS SEGUN UNA DETERMINADA DIRECCION). FINALMENTE, SE INTRODUCE UNA NUEVA CLASE GENERAL DE ESTIMADORES ROBUSTOS DE REGRESION, LA DE ESTIMADORES CON RESIDUOS ADMISIBLES GENERALIZADOS. SE PROPORCIONA UNA TEORIA ADECUADA A ESTE CASO Y SE OPTIENE EL ESTIMADOR QUE, DENTRO DE ESTA CLASE, TIENE MENOR CURVA DE SESGO ASINTOTICO MAXIMO -EL ESTIMADOR DE SESGO "MINIMAX" (TEORIA MINIMAX). EL TRABAJO SE ACOMPAÑA DE UNA BREVE BIBLIOGRAFIA Y NUMEROSAS DEMOSTRACIONES Y GRAFICOS.

Autor: GOMEZ DENIZ EMILIO.
Año: 1996.
Universidad: LAS PALMAS DE GRAN CANARIA.
Centro de lectura: CIENCIAS ECONOMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ECONOMIA APLICADA. PROGRAMA DE DOCTORADO: ECONOMIA APLICADA..

Resumen: EL PROBLEMA QUE SE ABORDA EN ESTA MEMORIA ES EL DE UN ANALISIS DE SENSIBILIDAD BAYESIANO EN LA TEORIA DE LA CREDIBILIDAD. ESTE ANALISIS NOS PERMITIRA DECIDIR SI LOS PRINCIPIOS DE CALCULO DE PRIMAS SON ROBUSTOS FRENTE A IMPRECISIONES EN LA ESPECIFICACION DE LA INFORMACION A PRIORI DEL ACTUARIO, EN PARTICULAR NOS PERMITIRA JERARQUIZAR LOS DISTINTOS SISTEMAS DE CALCULO DE PRIMAS SEGUN SU ROBUSTEZ. EL ACTUARIO EN NUMEROSAS OCASIONES TENDRA DIFICULTAD EN ESPECIFICAR UNA UNICA DISTRIBUCION A PRIORI, DE AHI QUE SE INCORPORE EL ANALISIS DE SENSIBILIDAD BAYESIANO. ESTE ANALISIS TIENE EL OBJETIVO DE MEDIR LAS FLUCTUACIONES QUE CON RESPECTO A LA PRIMA A POSTERIORI SE PRODUCE CUANDO EL ACTUARIO MANIFIESTA IMPRECISION EN LA ESPECIFICACION DE UNA UNICA DISTRIBUCION A PRIORI, INCORPORANDO TODA UNA CLASE. CONCLUSIONES PARTICULARES DEL ANALISIS BAYESIANO PARA CADA UNA DE LAS SITUACIONES ESTUDIADAS EN ESTA MEMORIA SON LAS SIGUIENTES: PARA EL MODELO COLECTIVO NO COMPUESTO SE APRECIA EN GENERAL POCA ROBUSTEZ PARA CUALQUIERA DE LOS PRINCIPIOS DE CALCULO DE PRIMAS CONSIDERADOS. COMPARANDO LOS DISTINTOS PRINCIPIOS DE CALCULO DE PRIMAS ENTRE SI, EL QUE SE REVELA MAS ROBUSTO, DE ENTRE LOS EXAMINADOS, ES EL DE VARIANZA. LOS OTROS TRES PRINCIPIOS SON MENOS ROBUSTOS Y SE APRECIAN POCAS DIFERENCIAS ENTRE ELLOS. PARA EL MODELO COLECTIVO COMPUESTO SE APRECIA PARA TODOS LOS CASOS CONSIDERADOS UN GRADO DE ROBUSTEZ NOTABLE Y DESDE LUEGO MUY SUPERIOR AL CASO ANTERIOR. PARA EL MODELO JERARQUICO SE HAN CONSIDERADO DOS ESCENARIOS. EN EL PRIMERO DE ELLOS SE OBSERVA UNA ROBUSTEZ MUY NOTABLE PARA LAS DOS CLASES CONTAMINANTES QUE SE CONSIDERAN. EN EL SEGUNDO DE LOS ESCENARIOS PROPUESTOS HAY UNA MENOR ROBUSTEZ OBSERVADA. FINALMENTE DESTACAMOS PARA INSISTIR EN ELLO QUE LAS CONCLUSIONES QUE DESDE UN PUNTO DE VISTA BAYESIANO ENUNCIAMOS COMO AUSENCIA DE ROBUSTEZ SIGNIFICAN DESDE EL PUNTO DE VISTA DEL USUARIO (EL ACTUARIO EN ESTE CASO) UNA POSTURA EXTRAORDINARIAMENTE PRUDENTE A LA HORA DE PROCEDER A LA TARIFACION. EN RESUMEN: ALGUNOS PRINCIPIOS DE CALCULO DE PRIMAS SE REVELARAN COMO MUY INESTABLES, O POCO ROBUSTOS, HACIENDO POR TANTO SU USO POCO ACONSEJABLE. ESTO PUEDE ESTABLECER UNA JERARQUIZACION ENTRE LOS DISTINTOS PRINCIPIOS DE CALCULO DE PRIMAS. DE LOS DISTINTOS ESCENARIOS QUE SON USUALES EN CALCULOS ACTUARIALES, ENTENDIENDO POR TALES, UN PAR VEROSIMILITUD-DISTRIBUCION A PRIORI, TAMBIEN SE REVELARAN ALGUNOS MAS INESTABLES QUE OTROS. ESTO IMPLICARA QUE LOS ESCENARIOS POCO ROBUSTOS SOLO DEBEN USARSE SI EL ACTUARIO ESTA MUY SEGURO DE QUE LAS MODELIZACIONES PROBABILISTICAS IMPLICADAS SON MUY AJUSTADAS A LA REALIDAD DEL PROBLEMA QUE LE OCUPA. EN OTRO CASO DEBE ACUDIR A ESCENARIOS MAS ROBUSTOS.

Autor: PEREZ FERNANDEZ PALOMA.
Año: 1996.
Universidad: EXTREMADURA .
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: MATEMATICAS PROGRAMA DE DOCTORADO: ALGEBRA Y GEOMETRIA.

Resumen: EN ESTA MEMORIA, QUE DEBE ENCUADRARSE EN EL MARCO DE LA ESTADISTICA MATEMATICA, SE ESTUDIA LA RELACION ENTRE SUFICIENCIA E INVARIANZA DESDE EL PUNTO DE VISTA BAYESIANO OBTENIENDOSE RESULTADOS BAYESIANOS ANALOGOS A OTROS FRECUENTISTAS (ES DECIR, NO BAYESIANOS) QUE APARECEN EN LA LITERATURA, JUNTO A OTROS ESPECIFICOS PARA EL CASO BAYESIANO. EN PARTICULAR, SE PRESENTAN DISTINTAS MEJORAS DEL LLAMADO TEOREMA DE STEIN SOBRE LA RELACION ENTRE SUFICIENCIA E INVARIANZA. REDUCCIONES POR SUFICIENCIA E INVARIANZA HAN SIDO UTILIZADAS EN LA LITERATURA PARA RESOLVER DIFERENTES PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADISTICA DESDE UN PUNTO DE VISTA PRACTICO (VER LEHMANN, 1986), Y EL TEOREMA DE STEIN PRETENDE JUSTIFICAR EL USO DE ESE PROCEDIMIENTO. JUNTO A LOS CONCEPTOS DE SUFICIENCIA E INVARIANZA, EL DE INDEPENDENCIA CONDICIONAL DESEMPEÑA UN PAPEL FUNDAMENTAL EN ESTA MEMORIA, ATENDIENDO A LAS RECOMENDACIONES FORMULADAS POR DAWID EN 1979. LA TESIS CONTIENE CUATRO CAPITULOS, LOS TRES ULTIMOS DEDICADOS AL ESTUDIO DE LA RELACION ENTRE SUFICIENCIA E INVARIANZA, CASI-INVARIANZA E INVARIANZA FUERTE, RESPECTIVAMENTE.

Autor: REKAYA ROMDHANE.
Año: 1996.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INGENIEROS AGRONOMOS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: PRODUCCION ANIMAL PROGRAMA DE DOCTORADO: PRODUCCION ANIMAL.

Resumen: LA UTILIZACION DE LA INFERENCIA BAYESIANA JUNTO CON LA UTILIZACION DE LOS METODOS DE CADENAS DE MARKOV MONTECARLO (MUESTREO DE GIBBS, ALGORITMO DE METROPOLIS HASTING) HA PERMITIDO ABORDAR LA UTILIZACION DE MODELOS NO LINEALES PARA ESTUDIAR LA POSIBILIDAD DE UNA VALORACION GENETICA BASADA EN LAS PRODUCCIONES EN EL DIA DE CONTROL COMO ALTERNATIVA A LAS REALIZADAS ACTUALMENTE EN BASE A LA PRODUCCION A 305 DIAS.

Autor: SANCHEZ SANTOS JOSE MANUEL.
Año: 1996.
Universidad: SALAMANCA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: MATEMATICA PURA Y APLICADA PROGRAMA DE DOCTORADO: MATEMATICAS.

Resumen: UNO DE LOS PRINCIPALES PROBLEMAS EN EL TEMA DE BONDAD DE AJUSTE CONSISTE EN CONTRASTAR LA NORMALIDAD DE UNA M.A.S.. PUESTO QUE LAS PRUEBAS DE NORMALIDAD MULTIVARIANTE PUEDEN REDUCIRSE A PRUEBAS DE UNIFORMIDAD EN EL INTERVALO (0,1), SE HA REALIZADO UN ESTUDIO DE LAS PRUEBAS DE UNIFORMIDAD QUE EXISTEN, COMPROBANDO QUE LA MAYORIA PRESENTAN UNA POTENCIA MUY BAJA PARA CIERTAS DISTRIBUCIONES ALTERNATIVAS A LA DISTRIBUCION UNIFORME EN EL INTERVALO (0,1). ADEMAS SE HAN GENERALIZADO TODAS ESTAS PRUEBAS CONSTRUYENDO TABLAS DE CUANTILES PARA REALIZAR CONTRASTES DE UNIFORMIDAD EN INTERVALOS DE LA FORMA (A,0); (0,B) Y (A,B) CON EXTREMOS A Y B DESCONOCIDOS. DEBIDO A LAS DEFICIENCIAS DE DICHAS PRUEBAS DE UNIFORMIDAD, SE CONSTRUYE, MEDIANTE LA SIMETRIZACION DE LA DIVERGENCIA FUNCIONAL DE KULLBACK-LEIBLER, EL ESTADISTICO J Y SUS CORRESPONDIENTES CUANTILES, PARA REALIZAR PRUEBAS DE UNIFORMIDAD EN CUALQUIER TIPO DE INTERVALO REAL CON EXTREMOS DESCONOCIDOS, COMPROBANDO QUE PARA MUESTRAS PEQUEÑAS ES EL MAS POTENTE, Y QUE PARA MUESTRAS INTERMEDIAS Y GRANDES ES EQUIPARABLE AL MAS POTENTE DE LOS QUE YA EXISTIAN. POR ULTIMO, CON EL ESTADISTICO J, SE HAN CONSTRUIDO PRUEBAS PARA DETECTAR DISTRIBUCIONES TRUNCADAS.

Autor: VIVES CIVIT SERGI.
Año: 1996.
Universidad: BARCELONA.
Centro de lectura: BIOLOGIA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA PROGRAMA DE DOCTORADO: PROBABILITATS I ESTADISTICA.

Resumen: Atendiendo a la heterogeneidad de problemas a los que se han aplicado los índices de diversidad, han aparecido un gran número de ellos en la literatura. En este sentido, Salicrú et al (1993), plantearon como interesante el estudio de las medidas citadas a partir de un único funcional. Asimismo y en estudios posteriores determinaron la distribución asintótica, y obtuvieron estadísticos y criterios de decisión, con el fin de comparar diversidades. A partir de la consideración de los estadísticos que se obtienen del desarrollo de Taylor de primer y segundo orden del (h,0)-diversidad, planteamos en esta memoria el estudio de la precisión de la estimación en tamaños de muestra reducidos. En primer lugar, hemos establecido el estudio de la velocidad de convergencia del estimador asintótico a la Distribución Normal, cuyos resultados nos llevaron a obtener los momentos exactos para las entropías de Havrda-Charvat de grado alfa siendo alfa natural, y los momentos asociados al funcional (h,0)-diversidad con la precisión deseada, a partir de la consideración del desarrollo de Taylor. A continuación, planteamos el caso de entropía máxima y una aproximación al proceso infecial a partir de los estudios del Intervalo de Confianza, proponiendo en ambos estudios nuevas alternativas que mejoraban los estadísticos asintóticos provenientes del funcional. Finalmente y en forma de tópicos, hemos presentado un algoritmo de clasificación basado en criterios de minimización del incremento de la diversidad, un algoritmo que permite obtener el tamaño muestral en relación a la biomasa total de un sistema ecológico, como asi también unas primeras aproximaciones a mejorar el comportamiento del estadístico asintótico en el contraste de hipótesis de igualdad de r-diversidades.

Autor: IBAÑEZ RUIZ MIGUEL ANGEL.
Año: 1995.
Universidad: POLITECNICA DE MADRID.
Centro de lectura: INGENIEROS AGRONOMOS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: PRODUCCION ANIMAL PROGRAMA DE DOCTORADO: PRODUCCION ANIMAL.

Resumen: A PARTIR DE LOS DATOS DE PRODUCCION DE LECHE PROCEDENTE DE ANIMALES DE RAZA FRISONA ESPAÑOLA EN CONTROL LECHERO OFICIAL ENTRE LOS AÑOS 1980-1994, SE HAN INVESTIGADO CUALES SON LOS FACTORES ASOCIADOS A LA HETEROGENEIDAD DE VARIANZAS DETECTADA CON EL FIN ULTIMO DE DESARROLLAR PROCEDIMIENTOS ALTERNATIVOS QUE INCORPOREN LA HETEROGENEIDAD DE VARIANZAS A LA VALORACION GENETICA Y ANALIZAR LAS CONSECUENCIAS DE SU UTILIZACION.EL PRIMER PROCEDIMIENTO INCORPORA LA HETEROGENEIDAD DE VARIANZAS RESIDUAL Y GENETICA DETECTADA. EL SEGUNDO PROCEDIMIENTO, ASUMIENDO QUE LAS HEREDABILIDADES SON CONSTANTES, REALIZA UNA ESTANDARIZACION FENOTIPICA DE LOS DATOS. FINALMENTE SE COMPARAN LAS VALORACIONES GENETICAS OBTENIDAS CON LOS DOS PROCEDIMIENTOS DESARROLLADOS Y LA OBTENIDA SIN CORREGIR LA HETEROGENEIDAD DE VARIANZAS.

Autor: LOZANO AGUILERA EMILIO DAMIAN.
Año: 1995.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: CIENCIAS .
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ANALISIS ESTADISTICO DE DATOS Y PROCESOS ESTOCASTICOS. ESTADISTICA COMPUTACIONAL..

Resumen: DADO QUE LA NORMALIDAD ES UNA PREMISA NECESARIA PARA LA POSTERIOR APLICACION DE MUCHAS TECNICAS ESTADISTICAS, SE HAN DESARROLLADO, A LO LARGO DE LA HISTORIA, UNA GRAN CANTIDAD DE TECNICAS ENCAMINADAS A PROBAR LA VALIDEZ DE LA HIPOTESIS. REALIZANDO UN ESTUDIO DE ELLAS, SE OBSERVA QUE SIBIEN HAN DEMOSTRADO SER VALIDAS PARA PROBAR LA HIPOTESIS DE NORMALIDAD, EN CASO DE SER ESTA RECHAZADA, DIFICILMENTE INFORMAN SOBRE LAS CAUSAS QUE LLEVAN A TAL RECHAZO. DENTRO DEL GRUPO DE TECNICAS GRAFICAS PARA EL ANALISIS DE NORMALIDAD ENCONTRAMOS LOS GRAFICOS DE PROBABILIDAD. ESTOS GRAFICOS, ADEMAS DE DARNOS UNA IDEA DEL COMPORTAMIENTO DISTRIBUCIONAL DEL CONJUNTO DE OBSERVACIONES, PERMITEN IDENTIFICAR CAUSAS POR LAS QUE LA HIPOTESIS DE NORMALIDAD ES RECHAZADA. SIN EMBARGO, CON SU USO ENCONTRAMOS, EN CIERTOS CASOS, UNA FALTA DE PRECISION A LA HORA DE DECIDIR SI PUEDE ACEPTARSE QUE LOS DATOS SE DISTRIBUYAN COMO UNA NORMAL, Y QUE ES DEBIDA A LA NO DISPONIBILIDAD DE UN PROCEDIMIENTO QUE PERMITA DETERMINAR SI LAS FLUCTUACIONES DE LOS PUNTOS EN EL GRAFICO PROBABILISTICO NORMAL SE DEBEN A LA PROPIA ALEATORIEDAD DE LOS DATOS O A OTRA CAUSA QUE NOS HAGA A RECHAZAR LA NORMALIDAD. POR ELLO SE APORTAN TRES PROCEDIMIENTOS DISTINTOS QUE PERMITEN ANALIZAR LAS FLUCTUACIONES EN EL GRAFICO PROBABILISTICO NORMAL. ESTOS PROCEDIMIENTOS ESTAN BASADOS EN EL CALCULO DE LA VARIANZA DE LOS ESTADISTICOS DE ORDEN, EN EL COMPORTAMIENTO ASINTOTICO DE LOS ESTADISTICOS DE ORDEN Y EN LA DISTRIBUCION EXACTA DE LOS ESTADISTICOS DE ORDEN. EN EL DESARROLLO DE ESTAS TECNICAS SE REALIZA UNA DISCUSION SOBRE LA DETERMINACION DE LOS PUNTOS DE POSICION GRAFICA (PLOTTING POSITION) PARA DETERMINAR LAS COORDENADAS DE LOS PUNTOS EN EL GRAFICO DE PROBABILIDAD.

Autor: MENDEZ ALONSO ALFREDO.
Año: 1995.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA .

Resumen: LA MEMORIA CONSTA DE TRES CAPITULOS Y UN PROLOGO.EN EL CAPITULO 1 SE DESCRIBEN LOS ELEMENTOS BASICOS DE LOS PROBLEMAS A ESTUDIAR. SE INTRODUCEN Y ANALIZAN, ENTRE OTROS, LOS SIGUIENTES CONCEPTOS: PROCESOS DE DIRICHLET, PROCESOS NEUTRALES POR LA DERECHA, MODELOS DE CENSURA Y PROCESOS DE RECUENTO Y PREDECIBLES. EN EL CAPITULO 2 SE DAN PROCEDIMIENTOS BAYESIANOS NO PARAMETRICOS DE ESTIMACION DE TASAS DE FALLO ACUMULATIVAS Y DE FUNCIONES DE SUPERVIVENCIAS, TANTO EN MODELOS CON CENSURA DE TIEMPO DISCRETO COMO DE TIEMPO CONTINUO. EL CAPITULO 3 CONSTA DE TRES SECCIONES EN LAS QUE SE ANALIZAN LAS MARTINGALAS Y LAS MARTINGALAS LOCALES, APLICANDO POSTERIORMENTE ESTOS RESULTADOS AL CASO PARTICULAR DE LOS ESTIMADORES DE LA TASA DE FALLO ACUMULATIVA HALLADOS EN EL CAPITULO ANTERIOR Y BASADOS EN DISTRIBUCIONES APRIORI INDUCIDAS POR PROCESOS BETA.

Autor: PARDO LLORENTE M. CARMEN.
Año: 1995.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: LA MEMORIA CONSTA DE UNA INTRODUCCION Y CUATRO CAPITULOS.EN LA INTRODUCCION 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 ESTIMACION PARAMETRICA BASADO EN LA DIVERGENCIA DE BURBEA-RAO. SE ANALIZAN ALGUNAS PROPIEDADES Y EL COMPORTAMIENTO ASINTOTICO DEL ESTIMADOR PROPUESTO (ESTIMADOR DE MINIMA DIVERGENCIA). EN EL CAPITULO 3 SE ABORDA EL PROBLEMA DE LOS CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE, CON HIPOTESIS 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 DISTRIBUCION EXACTA DE LOS ESTADISTICOS Y SE CALCULAN POTENCIAS EXACTAS BASADAS EN REGIONES CRITICAS EXACTAS PARA MUESTRAS PEQUEÑAS.

Autor: SANZ SAN MIGUEL LUIS.
Año: 1995.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: PARA UN PROBLEMA DE LOCALIZACION EN UNA HIPOTESIS NULA PUNTUAL SE RELACIONA EL P-VALOR CON LA PROBABILIDAD FINAL DE LA HIPOTESIS NULA, CUANDO LA DISTRIBUCION INICIAL SE ESCOGE CONVENIENTEMENTE. SE GENERALIZAN ESTOS RESULTADOS AL CASO DE DISTRIBUCIONES E-CONTAMINADAS.

Autor: ALCALA NALVAIZ TOMAS.
Año: 1994.
Universidad: ZARAGOZA.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: METODOS ESTADISTICOS PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: LA MEMORIA SE ENMARCA DENTRO DE LA ESTIMACION NO PARAMETRICA DE FUNCIONALES ESTADISTICOS, CONCRETAMENTE DE LA FUNCION DE REGRESION MULTIVARIANTE.SE ESTUDIAN PROPIEDADES ASINTOTICAS DEL ESTIMADOR DE REGRESION LINEAL LOCAL POR MINIMOS CUADRADOS PONDERADOS, UTILIZANDO PESOS TIPO NUCLEO.A LO LARGO DE TODO EL ESTUDIO SE UTILIZAN MATRICES DE PARAMETROS DE SUAVIZADO NO DIAGONALES, DEMOSTRADO QUE EXISTEN SITUACIONES DONDE SU ADECUADO USO REDUCE EL ORDEN DEL ERROR CUADRATICO MEDIO DEL ESTIMADOR.SE DESARROLLAN UNA SERIE DE RESULTADOS DE CARACTER TECNICO SOBRE CIERTOS ESTADISTICOS SIMETRICOS RELACIONADOS CON EL ESTIMADOR DE REGRESION LINEAL LOCAL MULTIVARIANTE, CONSECUENCIA DE UNA NUEVA REPRESENTACION DEL MISMO COMO COCIENTE DE ESTOS ESTADISTICOS. ENTRE LOS RESULTADOS, DESTACA EL ORDEN DE CONVERGENCIA EN NORMA DEL SUPREMO, ENTRE SUS FUNCIONES DE DISTRIBUCION Y SUS CORRESPONDIENTES DISTRIBUCIONES NORMALES ASINTOTICAS. FINALMENTE SE DESMUESTRA LA CONVERGENCIA DEBIL DEL PROCESO DE ERROR ASOCIADO AL ESTIMADOR DE REGRESION LINEAL LOCAL COMO FUNCION DE LA MATRIZ DE PARAMETROS DE SUAVIZADO, MEDIANTE EL USO DE RESULTADOS SOBRE LA CONVERGENCIA DE PROCESOS ESTOCASTICOS EN TIEMPO MULTIVARIANTE. SE REALIZAN TAMBIEN CIERTAS SIMULACIONES SOBRE MODELOS CONCRETOS QUE ANALIZAN, SOBRE MUESTRAS FINITAS, LAS CONCLUSIONES ASINTOTICAS OBTENIDAS.

Autor: ANIDO HERMIDA CARMEN.
Año: 1994.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: LA MEMORIA CONSTA DE UN PREFACIO, CINCO CAPITULOS Y DOS APENDICES. EL PREFACIO INCORPORA LOS ANTECEDENTES HISTORICOS Y LA ORGANIZACION DEL TRABAJO. EL PRIMER CAPITULO SE CENTRA EN LAS DOS ALTERNATIVAS POSIBLES PARA TRATAR LOS PROBLEMAS DE ESTIMACION MULTIPARAMETRICA CON DATOS INCOMPLETOS, TANTO DESDE EL PUNTO DE VISTA CLASICO COMO BAYESIANO, JUSTIFICANDO LOS METODOS INDIRECTOS. LOS CAPITULOS 2 Y 3 ABORDAN LOS PROBLEMAS DE CONVERGENCIA, RESULTANDO QUE EN ALGUNOS CASOS LA CONVERGENCIA PUEDE SER LENTA. LA ACELERACION DE LA CONVERGENCIA SE ESTUDIA EN EL CAPITULO 4 A TRAVES DEL PROCEDIMIENTO DE AITKEN. EL CAPITULO 5 SIRVE DE CIERRE, COMENTA LOS RESULTADOS OBTENIDOS, LOS PROBLEMAS ABIERTOS Y SU CONTINUACION MAS INMEDIATA.

Autor: DUARTE VARGAS JUAN.
Año: 1994.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: LA MEMORIA ESTA DIVIDIDA EN CINCO CAPITULOS. EN EL CAPITULO 1 SE DA UNA INTRODUCCION A LOS CONCEPTOS BASICOS QUE SE UTILIZAN A LO LARGO DEL TRABAJO. EN EL CAPITULO 2 SE CARACTERIZA EL SOPORTE DE LOS PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS EN LAS TOPOLOGIAS DE LA CONVERGENCIA DEBIL Y PUNTUAL. EN EL CAPITULO 3 SE DEMUESTRA QUE LOS MODELOS BAYESIANOS PARAMETRICOS PUEDEN SER APROXIMADOS POR MODELOS BAYESIANOS NO PARAMETRICOS; UTILIZANDO MISTURAS DE PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS. EN EL CAPITULO 4 Y 5 SE ESTUDIA EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE FUNCIONES DE SUPERVIVENCIA CON DATOS DOBLEMENTE CENSURADOS.

Autor: FERNANDEZ TEMPRANO MIGUEL ALEJANDRO.
Año: 1994.
Universidad: VALLADOLID.
Centro de lectura: CIENCIAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: EL PRESENTE TRABAJO SE ENMARCA DENTRO DE LA INFERENCIA ESTADISTICA CON RESTRICCIONES. DENTRO DEL TOPICO DE LA ESTIMACION CON RESTRICCIONES CONSIDERAMOS CUESTIONES RELATIVAS A LA ESTIMACION DE FUNCIONES LINEALES DEL PARAMETRO Y A LA ESTIMACION SIMULTANEA DE COORDENADAS, ADEMAS DE ESTUDIAR ESTIMADORES ALTERNATIVOS PARA ALGUNAS DE LAS SITUACIONES EN LAS QUE EL EMV NO ES MEJOR QUE EL EMV SIN RESTRICCIONES Y TRATAR UN MODELO CONCRETO DE ESCALA PARA COMPARARLO CON LOS DE LOCALIZACION. EN LO RELATIVO A ESTIMACION DE FUNCIONES LINEALES OBTENEMOS ENTRE OTROS RESULTADOS LA IMPORTANCIA DE LA "DIRECCION CENTRAL" DEL CONO (VEASE ABELSON Y TUKEY (63)) Y DE LA DIMENSION K DEL ESPACIO SOBRE EL QUE SE HACE LA INFERENCIA. COMO RESULTADO CONCRETO MAS INTERESANTE OBTENEMOS QUE EN EL ORDEN TOTAL SE PRODUCE PERDIDA AL UTILIZAR EL EMV CUANDO SE ESTIMA LA DIRECCION CENTRAL SI K ES SUFICIENTEMENTE GRANDE. EN CUANTO A LA ESTIMACION SIMULTANEA DE PARAMETROS OBTENEMOS UN RESULTADO MUY FUERTE CUANDO SE CONSIDERA UN SEMIESPACIO. OBTENEMOS TAMBIEN RESULTADOS DE INTERES EN LA ESTIMACION SIMULTANEA BAJO RESTRICCIONES DE ORDEN.

Autor: LARA PORRAS ANA M..
Año: 1994.
Universidad: GRANADA.
Centro de lectura: CIENCIAS .
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: METODOS ESTADISTICOS Y MODELOS ALEATORIOS APLICADOS.

Resumen: EL OBJETO DE ESTA MEMORIA ES EL ESTUDIO DE MODELOS DE SUPERVIVENCIA TOTALMENTE PARAMETRICOS CON OBSERVACIONES CENSURADAS, APLICADO A LAS CLASES DE MODELOS MAS USUALES: AZAR PROPORCIONAL Y VIDA ACELERADA.PARA DARLE MAS GENERALIDAD A LOS MODELOS, CONSIDERAMOS QUE LOS PARAMETROS QUE CARACTERIZAN A LAS DISTRIBUCIONES BASE PUEDEN VARIAR EN EL TIEMPO Y MODELIZAMOS SUS VALORES MEDIANTE UNA FUNCION ESCALONADA. EN ESTE CONTEXTO ESTUDIAMOS DOS SITUACIONES DISTINTAS: POR UN LADO, SUPONIENDO QUE LAS COVARIABLES NO VARIAN EN EL TIEMPO, CONSIDERAMOS PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION DE LOS PARAMETROS DE LAS DISTINTAS DISTRIBUCIONES TANTO EN EL MODELO DE AZAR PROPORCIONAL COMO EN EL DE VIDA ACELERADA; TAMBIEN CONSIDERAMOS METODOS DE RESOLUCION NUMERICA DE LOS SISTEMAS RESULTANTES. POR OTRO LADO, SUPONIENDO QUE LAS COVARIABLES PUEDAN VARIAR EN EL TIEMPO, SE ABORDA EL ESTUDIO DE LOS MODELOS DE SUPERVIVENCIA EN EL QUE TAMBIEN LOS PARAMETROS DE LA DISTRIBUCION BASE DEPENDAN DEL TIEMPO.

Autor: LOSILLA VIDAL JOSE M..
Año: 1994.
Universidad: AUTONOMA DE BARCELONA.
Centro de lectura: PSICOLOGIA.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: PSICOLOGIA DE LA SALUT PROGRAMA DE DOCTORADO: PSICOPATOLOGIA DE LA INFANCIA Y DE LA ADOLESCENCIA.

Resumen: LAS DENOMINADAS "TECNICAS DE REMUESTREO" (BOOTSTRAP, PRUEBAS DE ALEATORIZACION, JCAKKNIFE, VALIDACION CRUZADA, ETC.), CONSTITUYEN, SIN DUDA, UNO DE LOS AVANCES MAS IMPORTANTES EN LA INVESTIGACION Y DESARROLLO DE NUEVOS PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS. EL OBJETIVO DEL PRESENTE TRABAJO ES LA CONSTRUCCION DE UN INSTRUMENTO INFORMATICO QUE, SOBRE UNA PLATAFORMA ESTANDAR Y FIABLE, PERMITA APLICAR DE FORMA CORRECTA Y FACIL LOS PROCEDIMIENTOS DE REMUESTREO Y MUESTREO MONTE CARLO, TANTO EN EL CONTEXTO DE LA INVESTIGACION COMO EL DE LA ENSEÑANZA DE LA ESTADISTICA. LA PRIMERA PARTE DEL TRABAJO CONTIENE UNA EXPOSICION SISTEMATICA DE LOS FUNDAMENTOS DE LAS TECNICAS DE MUESTREO MONTE CARLO, ASI COMO DE LOS CRITERIOS COMPARATIVOS Y DE SELECCION DE LA TECNICA MAS ADECUADA PARA CADA PROBLEMA DE INFERENCIA ESTADISTICA. LA APLICACION DE CADA UNA DE ESTAS TECNICAS SE ILUSTRA DE FORMA PRACTICA MEDIANTE ALGORITMOS EN PSEUDO-CODIGO. EN LA SEGUNDA PARTE SE AMPLIA EL ANALISIS DE REQUERIMIENTOS Y SE DETALLA EL PROCESO DE DISEÑO Y CONSTRUCCION DEL "TOOLBOX MONCARLO" PARA SU USO EN EL SISTEMA MATLAB. ESTE SISTEMA CUMPLE PLENAMENTE CON EL ANALISIS DE REQUERIMIENTOS REALIZADO Y CONSTITUYE ADEMAS, A NUESTRO JUICIO, UNO DE LOS ENTORNOS DE PROGRAMACION ESPECIFICOS PARA ANALISIS NUMERICO Y VISUALIZACION MAS POTENTES HOY EN DIA. POR ULTIMO, EN LA TERCERA PARTE DEL TRABAJO SE VALIDA EL "TOOLBOX MONTECARLO" COMPROBANDO EL CORRECTO ANALISIS DE SUS MANDATOS, LA PRECISION DE LOS RESULTADOS QUE SE OBTIENEN, Y LA ADECUACION DE MATLAB COMO PLATAFORMA PARA LA SIMULACION EN ESTADISTICA.

Autor: MATE JIMENEZ CARLOS.
Año: 1994.
Universidad: COMPLUTENSE DE MADRID.
Centro de lectura: MATEMATICAS.
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA PROGRAMA DE DOCTORADO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: LA MEMORIA CONSTA DE CUATRO CAPITULOS. EN EL CAPITULO 0 SE DESCRIBEN LOS ELEMENTOS BASICOS DE LOS PROBLEMAS A ESTUDIAR. EN EL CAPITULO 1 SE INTRODUCE EL MODELO DE ENSAYOS DE VIDA ACELERADA BAYESIANO NO PARAMETRICO, QUE EL AUTOR DENOMINA ALT-BN. EN ESTE CAPITULO SE DAN PROCEDIMIENTOS PARA LA ESTIMACION DE LA FUNCION DE DISTRIBUCION DE LA VARIABLE EN ESTUDIO. EN EL CAPITULO 2 SE EXTIENDEN LOS RESULTADOS DEL CAPITULO 1 AL CASO DE FUNCIONES DE ACELERACION GENERALES. EN EL CAPITULO 3 SE EXTIENDEN LOS RESULTADOS ANTERIORES AL CASO DE DATOS CENSURADOS ALEATORIAMENTE POR LA DERECHA. SE PROPORCIONAN ESTIMADORES DE LOS PARAMETROS DE CENSURA Y DE ACELERACION, ASI COMO DE LA FUNCION DE DISTRIBUCION DE LA VARIABLE EN ESTUDIO.

Autor: SIMO VIDAL AMELIA.
Año: 1994.
Universidad: VALENCIA.
Centro de lectura: MATEMATICAS .
Centro de realización: DEPARTAMENTO: ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA.

Resumen: SE PROPONE UN MODELO PROBABILITICO DE CONJUNTOS ALEATORIOS BIVARIANTES PARA EL ANALISIS DE IMAGENES BIFASICAS. SE DESARROLLAN PROCEDIMIENTOS INFERENCIALES PROPIOS PARA SU ANALISIS ESTADISTICO BASADOS EN MEDIDAS DE ASOCIACION SIMILARES A LAS UTILIZADAS EN EL TEXTO DE LOS PROCESOS PUNTUALES. EL ULTIMO CAPITULO ESTUDIA NUEVAS MEDIDAS DE ASOCIACION EN PROCESOS PUNTUALES Y SU UTILIZACION EN EL ANALISIS ESTADISTICO DE ESTOS.