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Outliers in circular data: a Bayesian approach.

Gonzalo Arnaiz Tovar;  Carmen Ruiz Rivas — 1986

Qüestiió

The problem of outliers in circular data is studied from a Bayesian point of view. Susprising observations are identified by means of a predictive measure. On the basis of Box-Tiao methodology, the mean-shift model and some aspects of the contamination of the concentration parameter for a Von Mises distribution are analyzed. Intuitive aspects of the resultant weights and their applications in some classical examples are included.

Criterios de selección de modelos ARIMA.

Daniel Peña Sánchez de Rivera;  Gonzalo Arnáiz Tovar — 1981

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

Este trabajo compara la eficiencia de algunos contrastes diagnósticos para discriminar entre modelos ARIMA, y discute la utilización en este contexto del criterio de Información de Akaike (MAIC). Hemos demostrado que el MAIC equivale a un contraste F para probar si la reducción de varianza aportada por la introducción de nuevos parámetros es significativa. El nivel crítico de este contraste es variable en función del número incremental de parámetros introducidos. Los resultados teóricos...

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