Analytic and Asymptotic Properties of Non-Symmetric Linnik's Probability Densities.
Analytical bootstrap methods for censored data.
Analytical representation of ellipses in the Aitchison geometry and its application
Compositional data, multivariate observations that hold only relative information, need a special treatment while performing statistical analysis, with respect to the simplex as their sample space ([Aitchison, J.: The Statistical Analysis of Compositional Data. Chapman and Hall, London, 1986.], [Aitchison, J., Greenacre, M.: Biplots of compositional data. Applied Statistics 51 (2002), 375–392.], [Buccianti, A., Mateu-Figueras, G., Pawlowsky-Glahn, V. (eds): Compositional data analysis in the geosciences:...
Anders Hald (1913--2007): writings on the history of probability and statistics.
Angles de droits et de revers. Distribution circulaire
Dans cet article, on traite un échantillon d'angles de droits et de revers de pièces de monnaies. On a cherché à en donner une description statistique correcte et à ajuster une loi théorique puis à construire un test d'homogénéité non paramétrique de deux échantillons distribués sur le cercle.
Anisotropic adaptive kernel deconvolution
In this paper, we consider a multidimensional convolution model for which we provide adaptive anisotropic kernel estimators of a signal density measured with additive error. For this, we generalize Fan’s (Ann. Statist.19(3) (1991) 1257–1272) estimators to multidimensional setting and use a bandwidth selection device in the spirit of Goldenshluger and Lepski’s (Ann. Statist.39(3) (2011) 1608–1632) proposal for density estimation without noise. We consider first the pointwise setting and then, we...
Announcement
Another look at the moment method for large dimensional random matrices.
Another Look at the Naive Estimator in a Regression Model.
Another View on Optimal Design for Estimating the Point of Extremum in Quadratic Regression.
Anova difuso bicriterio (I).
Planteamos el modelo lineal sobre variables dummy difusas asociadas a variables cuantitativas codificadas o cualitativas. En el modelo bicriterio aparecen las mismas dificultades conceptuales que se presentan en el caso multicriterio, pero su desarrollo resulta mucho más ágil y transparente. Resolvemos las ecuaciones normales, caracterizando el conjunto de soluciones y encontramos finalmente las funciones paramétricas estimables para este modelo.
Anova difuso bicriterio (II).
Continuando el desarrollo del modelo lineal sobre dos variables dummy difusas, encontramos expresiones para las descomposiciones clásicas en sumas de cuadrados y estudiamos sus distribuciones bajo hipótesis de normalidad. Damos una interpretación geométrica del ajuste cuando las variables numéricas explicativas se ven sometidas a una codificación difusa de tipo semilineal y contrastamos en estos casos la mejora de este nuevo modelo respecto de la regresión sobre las variables originales. Concluimos...
ANOVA using commutative Jordan algebras, an application
Binary operations on commutative Jordan algebras are used to carry out the ANOVA of a two layer model. The treatments in the first layer nests those in the second layer, that being a sub-model for each treatment in the first layer. We present an application with data retried from agricultural experiments.
A-optimal biased spring balance weighing design
In this paper we study the problem of estimation of individual measurements of objects in a biased spring balance weighing design under assumption that the errors are uncorrelated and they have different variances. The lower bound for the variance of each of the estimated measurements for this design and the necessary and sufficient conditions for this lower bound to be attained are given. The incidence matrices of the balanced incomplete block designs are used for construction of the A-optimal...
a-Optimal Sampling Plans for Large Acceptance Numbers.
a-Optimal Sampling Plans for Lot-by-Lot Defects Inspection.
Aplicació de l'anàlisi multivariant a un estudi sobre les llengües europees.
Utilizando una información compleja y cualitativa (la escritura de los dos primeros nombres) se presenta un método que permite cuantificar adecuadamente las diferencias entre catorce lenguas europeas construyendo una matriz de distancias. Para realizar el estudio comparativo se emplean dos técnicas de análisis multivariante: el análisis de proximidades ("multidimensional scaling") y el análisis jerárquico de conglomerados ("hierarchical cluster analysis").
Aplicación de la suavización no paramétrica del tipo "K-puntos próximos" a modelos de regresión lineal.
En el modelo de regresión lineal y = E(Y/X = x) = θx, donde (X,Y) es un vector aleatorio bidimensional, del que se dispone de una muestra {(X1, Y1), ..., (Xn, Yn)}, se han introducido recientemente una clase general de estimadores para θ definida como aquellos valores que minimizan el funcional:ψ(θ) = ∫ (αn(x) - θx)2 dΩn(x)donde αn es un estimador no paramétrico del tipo núcleo o histograma para α(x) = E(Y/X = x) y Ωn una función de ponderación.En este trabajo se extiende tal estudio cuando inicialmente...
Aplicación de modelos de Wiener-Levy a datos biomédicos.
Para varios conjuntos de datos biomédicos, se quiere hacer inferencia sobre la función media de la población. La mayoría de los métodos clásicos para este tipo de inferencia han sido derivados bajo el supuesto de que los datos constituyen muestras aleatorias de una población normal. Pero en realidad, en el campo médico, pocas veces se tienen muestras aleatorias. El problema práctico principal es hallar un modelo de dependencia entre los datos que aproxime la situación real y que sea manejable desde...
Aplicación de redes neuronales artificiales a la previsión de series temporales no estacionarias o no invertibles.
En los últimos tiempos se ha comprobado un aumento del interés en la aplicación de las Redes Neuronales Artificiales a la previsión de series temporales, intentando explotar las indudables ventajas de estas herramientas. En este artículo se calculan previsiones de series no estacionarias o no invertibles, que presentan dificultades cuando se intentan pronosticar utilizando la metodología ARIMA de Box-Jenkins. Las ventajas de la aplicación de redes neuronales se aprecian con más claridad, cuando...