Displaying similar documents to “Comparaciones de modelos para el cálculo de la distribución prognóstica.”

Modelos para la asignación de tratamiento.

M.ª Pilar García-Carrasco Aponte (1986)

Trabajos de Estadística

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In this paper the problem of treatment allocation is studied from the predictive decision theoretical point of view. The utility of obtaining some final characteristics y when a treatment a is applied to a person with initial facet x is assumed to be known. The problem is then reduced to the derivation of the expected utility of a given x, by means of either...

Una alternativa bayesiana a los contrastes de la bondad del ajuste.

F.Javier Girón, César Rodríguez Ortiz (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se considera el problema de hacer inferencias acerca del modelo beta simétrico, desde un punto de vista bayesiano. Los resultados se aplican posteriormente al contraste de la bondad de ajuste en el caso de una hipótesis nula simple (sin parámetros marginales) y en el caso de que la hipótesis nula conste de un número finito de modelos. Caso de que el test se acepte, se dan expresiones para las probabilidades a posteriori de los diferentes modelos. En el caso de que se rechace la hipótesis...

La elección de tratamiento como problema de decisión predictiva.

José D. Bermúdez (1981)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este trabajo se estudia el problema de elección de tratamiento como un problema de decisión predictiva, proponiéndose un sistema de hipótesis suficientemente general para el cálculo de la distribución prognóstica. El modelo teórico propuesto se aplica a unos datos médicos obtenidos en el estudio de una nueva operación de neurocirugía.

Convergencia del vector de probabilidad a posteriori bajo una distribución predictiva.

Julián de la Horra (1986)

Trabajos de Estadística

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La convergencia casi segura de una sucesión de variables aleatorias, con respecto a PX,Q (distribución predictiva), se estudia en relación con la convergencia casi segura, con respecto a PX,θ (para todo θ ∈ Θ), donde {PX,θ}θ ∈ Θ es una familia de modelos de probabilidad sobre el espacio muestral χ. Como consecuencia, se estudia la convergencia casi segura del vector de probabilidad a posteriori...

Contraste de modelos probabilísticos desde una perspectiva bayesiana.

José Miguel Bernardo (1982)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se pone de manifiesto que el problema de contrastar si un conjunto de datos es o no compatible con un modelo probabilístico totalmente especificado puede ser reducido al problema de contrastar si una determinada transformación de los datos puede ser considerada como una muestra aleatoria de una distribución uniforme. Mediante la construcción de una nueva familia paramétrica de distribuciones, que contiene a la uniforme como caso particular, se propone un contraste bayesiano de uniformidad...

Inferencia bayesiana en mixturas: métodos aproximados.

Enrique Caro, Juan Ignacio Domínguez, Francisco Javier Girón (1991)

Trabajos de Estadística

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The problem of approximating mixtures of distributions has received considerable attention recently. In this paper we consider problems of estimating the mixing proportions of a finite mixture from a Bayesian perspective. The problems which arise from this methodology are basically approximations of finite measures of distributions. We propose two approximating methods and prove that under certain conditions both methods are asymptotically equivalent to a third method, which turns out...

Distribuciones neutras, propensas y resistentes a datos atípicos.

Paloma Main Yaque (1987)

Trabajos de Estadística

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Se analizan los conceptos de función de distribución propensa, neutra y resistente a producir datos atípicos dependiendo del comportamiento asintótico de la diferencia y la razón de los dos extremos superiores. Posteriormente se caracterizan las primeras definiciones con propiedades de la cola derecha de la función de distribución.

Elección de variables en regresión lineal: un problema de decisión.

José D. Bermúdez (1986)

Trabajos de Estadística

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A general structure for the problem of selection of variables in regression is proposed using the decision theory framework. In particular, some results for the choice of the best linear normal homocedastic model are obtained when the main purpose is either to specify the predictive distribution over the response variable or to obtain a point estimate of it. A comparison of our results with the most widespread classical ones is presented.

Una solución bayesiana a la paradoja de Stein.

Juan R. Ferrándiz (1982)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Stein (1959), en su artículo sobre la gran discrepancia entre intervalos de confianza e intervalos fiduciales, puso de relieve el comportamiento poco convincente de la distribución inicial uniforme para el vector de medias de una normal mutivariante si nuestro interés se centra en hacer inferencias sobre el cuadrado de su norma. En este artículo, utilizando el método de la maximización de la información desconocida (Bernardo, 1979), se estudia en qué sentido la distribución...

Modelización de datos longitudinales con estructuras de covarianza no estacionarias: modelos de coeficientes aleatorios frente a modelos alternativos.

Vicente Núñez-Antón, Dale L. Zimmerman (2001)

Qüestiió

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Un tema que ha suscitado el interés de los investigadores en datos longitudinales durante las dos últimas décadas, ha sido el desarrollo y uso de modelos paramétricos explícitos para la estructura de covarianza de los datos. Sin embargo, el análisis de estructuras de covarianza no estacionarias en el contexto de datos longitudinales no se ha realizado de forma detallada principalmente debido a que las distintas aplicaciones no hacían necesario su uso. Muchos son los modelos propuestos...

Una familia de distribuciones conjugadas para un proceso ARE (1).

Enrique Caro, Juan Ignacio Domínguez, Francisco Javier Girón (1991)

Trabajos de Estadística

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En este artículo se estudia, desde una perspectiva bayesiana, un proceso AR(1) con errores exponenciales, ARE(1): para ello se construye una nueva familia de distribuciones conjugadas, denotada por CDG, que permite construir una especie de filtro de Kalman para la estimación recursiva de los parámetros del modelo.