En esta comunicación, a partir del concepto de energía informacional de Onicescu para variables aleatorias discretas, se da el concepto de energía informacional para cualquier tipo de variables aleatorias como una extensión del anterior basándonos en el análisis no estándar de Robinson (1960). Se estudian sus propiedades y se analiza, en particular, su comportamiento con respecto a la energía informacional de Onicescu en caso de variables aleatorias continuas.
En este trabajo se realiza un estudio de Medidas de Nitidez para conjuntos difusos. Se comienza dando los conceptos de Medida Puntual de Nitidez o Auto-nitidez puntual y Medida de Nitidez para conjunto difuso, pasando a continuación a dar dos teoremas de construcción de Medidas de Nitidez y uno de caracterización para aquellas medidas que sean valoraciones en el retículo L(X).
En este trabajo se adapta la medida de Información dada por Onicescu en 1966, denominada Energía Informacional, a situaciones en las cuales existe una función de utilidad definida sobre los resultados del experimento; a esa medida de Información la denominaremos .
We consider a measure of the diversity of a population based on the λ-measure of hypoentropy introduced by Ferreri (1980). Our purpose is to study its asymptotic distribution in a stratified sampling and its application to testing hypothesis. A numerical example based on real data is given.
The aim of the paper is to present a test of goodness of fit with weigths in the classes based on weighted -divergences. This family of divergences generalizes in some sense the previous weighted divergences studied by Frank et al [frank] and Kapur [kapur]. The weighted -divergence between an empirical distribution and a fixed distribution is here investigated for large simple random samples, and the asymptotic distributions are shown to be either normal or equal to the distribution of a linear...
In this paper we present a simulation study to analyze the behavior of the -divergence test statistics in the problem of goodness-of-fit for loglinear models with linear constraints and multinomial sampling. We pay special attention to the Rényi’s and -divergence measures.
Se plantea el problema de estimar una función de fiabilidad en el contexto bayesiano no paramétrico, pero utilizando técnicas paramétricas de estimación en procesos estocásticos. Se define el proceso gamma extendido, cuyas trayectorias son tasas de azar crecientes cuando se eligen convenientemente los parámetros del proceso. Se obtienen estimadores basados en este proceso, se estudian sus propiedades asintóticas bayesianas, y se termina con un ejemplo de aplicación mediante simulación.
The problem of nonparametric estimation of a survival function based on a partially censored on the right sample is established in a Bayesian context, using parametric Bayesian techniques. Estimates are obtained considering neutral to the right processes, they are particularized to some of them, and their asymptotic properties are studied from a Bayesian point of view. Finally, an application to a Dirichlet process is simulated.
Se presenta un método de selección secuencial de un número fijo de experimentos a partir de las medidas de f*-divergencia introducidas por Csiszar (1967). Este trabajo es similar al desarrollado por De Groot (1970) con funciones de incertidumbre; sin embargo, no sólo se considera el problema de espacio paramétrico finito, sino que se estudia además el .
En Pardo (1984), se propuso un Plan de Muestreo Secuencial basado en la Energía Informacional (P.M.S.E.I.), análogo al propuesto por Lindley (1956, 1957) a partir de la Entropía de Shannon, con el fin de recoger información acerca de un parámetro desconocido θ. En esta comunicación se aplica el P.M.S.E.I. al caso concreto de la recogida de información acerca del parámetro θ de una distribución exponencial y se extiende el concepto de P.M.S.E.I. al caso en que el estadístico esté interesado en recoger...
In this work, a parametric sequential estimation method of survival functions is proposed in the Bayesian nonparametric context when neutral to the right processes are used. It is proved that the mentioned method is an 1-SLA rule when Dirichlet processes are used; furthermore, asymptotically pointwise optimal procedures are obtained. Finally, an example is given.
An asymptotic local power of Pearson chi-squared tests is considered, based on convex mixtures of the null densities with fixed alternative densities when the mixtures tend to the null densities for sample sizes This local power is used to compare the tests with fixed partitions of the observation space of small partition sizes with the tests whose partitions depend on and the partition sizes tend to infinity for . New conditions are presented under which it is asymptotically optimal...
The paper investigates generalized linear models (GLM's) with binary responses such as the logistic, probit, log-log, complementary log-log, scobit and power logit models. It introduces a median estimator of the underlying structural parameters of these models based on statistically smoothed binary responses. Consistency and asymptotic normality of this estimator are proved. Examples of derivation of the asymptotic covariance matrix under the above mentioned models are presented. Finally some comments...
In this paper a bayesian criterion for comparing different experiments based on the maximization of the f*-Divergence is proposed and studied. After a general setting of the criterion, we prove that this criterion verifies the main properties that a criterion for comparing experiments must satisfy.
En este trabajo se obtiene la distribución asintótica de la (r,s)-divergencia, introducida por Sharma y Mittal (1975), entre dos densidades f y f, cuando θ es fijo y θ desconocido o bien cuando los dos son desconocidos. Se supone que los parámetros desconocidos se estiman de acuerdo con el principio de máxima verosimilitud. Como caso particular se obtienen las distribuciones asintóticas en el caso de poblaciones multinomiales. Se concluye el trabajo construyendo, sobre la base de los estadísticos...
The aim of this review is to give different two-parametric generalizations of the following measures: directed divergence (Kullback and Leibler, 1951), Jensen difference divergence (Burbea and Rao 1982 a,b; Rao, 1982) and Jeffreys invariant divergence (Jeffreys, 1946). These generalizations are put in the unified expression and their properties are studied. The applications of generalized information and divergence measures to comparison of experiments and the connections with Fisher information...
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