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Análisis de detección de raíces unitarias en series de tiempo. Un enfoque metodológico con tests no similares.

José Angel Roldán Casas, Rafaela Dios Palomares (2000)

Qüestiió

El presente artículo recoge los resultados de una investigación llevada a cabo con el fin de analizar, desde la perspectiva de la no similaridad, las distribuciones de los distintos estadísticos planteados por Dickey y Fuller para contrastar la presencia de raíz unitaria. Asimismo, se definen zonas de rechazo y aceptación de las hipótesis nulas para cada estadístico, considerando las distintas distribuciones del mismo, y se estudian las situaciones con las que nos podemos encontrar de cara a deducir...

Análisis de diseños factoriales sin replicación.

Jesús Juan, Daniel Peña (1991)

Trabajos de Estadística

En este artículo se propone un método para identificar efectos significativos en diseños factoriales sin replicación, resolviendo el problema como un caso de determinación de observaciones atípicas (outliers) en muestras altamente contaminadas. Para ello se deriva un estimador robusto de escala basándose en simulaciones realizadas con ordenador. El método es extremadamente sencillo de aplicar y conduce a los mismos resultados que el proyectado por Box y Meyer (1986) que es de mayor complejidad.

Análisis de distribuciones a priori bajo cierta información parcial.

José A. Cristóbal Cristóbal, Manuel Salvador Figueras (1989)

Trabajos de Estadística

Se calculan las distribuciones menos informativas cuando se utilizan como medidas de información la entropía útil y la energía informacional de Onicescu, tanto si el espacio de estados Θ es continuo (intervalo de R) como si es discreto y suponiendo que el decisor posee información acerca de algunas características de la distribución a priori (monotonías de la función de densidad, probabilidades de subconjuntos de Θ, monotonías o cotas de la razón de fallo).

Análisis de duración mediante un modelo lineal generalizado semiparamétrico.

Jesús Orbe (2001)

Qüestiió

Aitkin y Clayton (1980) proponen el análisis de modelos de duración mediante modelos lineales generalizados. En este trabajo extendemos esta metodología permitiendo que el efecto de alguna de las variables explicativas pueda no ser especificado. Así, el modelo propuesto es un modelo lineal generalizado semiparamétrico, con una componente paramétrica donde se especifica la forma funcional concreta del efecto de las variables explicativas sobre la duración, y una componente no paramétrica donde recogemos...

Análisis en componentes principales de un proceso estocástico con funciones muestrales escalonadas.

Ana María Aguilera del Pino, Francisco A. Ocaña Lara, Mariano J. Valderrama Bonnet (1996)

Qüestiió

El ACP de un número finito de variables puede ser generalizado para manejar datos que evolucionan en el tiempo. El objetivo de este trabajo es la estimación de los factores principales de procesos aleatorios con funciones muestrales escalonadas. Ante la imposibilidad de obtener una solución exacta a este problema, proponemos estimar el ACP de un proceso de este tipo a partir del ACP del proceso cuyas trayectorias se obtienen como proyección de las originales en el subespacio de las funciones constantes...

Análisis factorial de tablas mixtas: nuevas equivalencias entre ACP normado y ACM.

M.ª Isabel Landaluce Calvo (1997)

Qüestiió

En este trabajo se pone de manifiesto que es posible el Análisis Factorial de tablas mixtas sin modificar la naturaleza de ninguno de los dos conjuntos, cualitativo y cuantitativo, que las integran. Se propone codificar de manera apropiada las indicadoras de cada variable cualitativa tratando de respetar, en la medida de lo posible, la estructura inicial de ésta última y posteriormente aplicar un Análisis en Componentes Principales (ACP) Normado al conjunto de variables. Los factores obtenidos para...

Análisis factorial múltiple como técnica de estudio de la estabilidad de los resultados de un análisis de componentes principales.

Elena Abascal Fernández, M.ª Isabel Landaluce Calvo (2002)

Qüestiió

Una característica de los métodos factoriales es que siempre producen resultados y éstos no son una simple descripción, sino que ponen de manifiesto la estructura existente entre los datos, de ahí la necesidad de estudiar la validez de los resultados. Es preciso analizar la naturaleza de esta estructura y estudiar la estabilidad de los resultados. Consideramos que el mejor criterio es el análisis de la estabilidad de los mapas obtenidos en el análisis factorial.El Análisis Factorial Múltiple (AFM),...

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