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Estimación paramétrica bayesiana no paramétrica de funciones de supervivencia con observaciones parcialmente censuradas.

Domingo Morales, Vicente Quesada, Leandro Pardo (1986)

Trabajos de Estadística

Similarity:

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.

Suavización no paramétrica en fiabilidad.

M.ª Angeles Fernández Sotelo, Wenceslao González Manteiga (1986)

Trabajos de Estadística

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En este trabajo consideramos estimaciones no paramétricas de las funciones de razón de fallo y supervivencia en fiabilidad haciendo uso de suavizaciones no paramétricas de la función de distribución empírica (datos no censurados) y de la distribución de Kaplan-Meier (datos censurados). Se obtienen sesgos, varianzas y distribuciones asintóticas de los estimadores aquí propuestos probándose mediante técnicas de expansiones de segundo orden la eficiencia de éstos respecto de otras estimaciones...

Comparación de curvas de supervivencia gamma estocásticamente ordenadas.

José D. Bermúdez Edo, Eduardo Beamonte Córdoba (2000)

Qüestiió

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En este trabajo se propone un análisis de supervivencia basado en un modelo Gamma. Se obtienen las condiciones teóricas bajo las cuales dos funciones de supervivencia Gamma están estocásticamente ordenadas. Estos resultados se utilizan para proponer un método sencillo que permite comparar dos poblaciones cuando, a priori, se conoce que sus curvas de supervivencia están estocásticamente ordenadas. Los resultados se ejemplifican con el análisis de un banco de datos reales sobre tiempos...

Aplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui y el test de la F de Cox en el análisis de datos de supervivencia.

Juan J. Tarin, José Luis Mensua (1989)

Qüestiió

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Este trabajo muestra algunas de las posibilidades de la estadística paramétrica en el análisis de datos de supervivencia en el campo de la toxicología y genética de poblaciones. La aplicación del método de regresión de Gehan y Siddiqui ha proporcionado un buen ajuste de los datos de supervivencia a una de las 4 distribuciones que contempla este método (Exponencial, Weibull, Gompertz y Exponencial lineal) en el 81% de los casos y de éstos en el 74% se han ajustado a una distribución...

Estimación no paramétrica de la función de distribución.

Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Qüestiió

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Sea X una variable aleatoria con función de distribución F(x) y función de densidad f(x) y X1, X2,..., Xn un conjunto de observaciones de la variable que pueden ser dependientes. Se definen dos estimadores no paramétricos generales (uno recursivo y el otro no recursivo) de la función de distribución. Bajo condiciones aceptables se obtiene el sesgo y la varianza y covarianza asintótica de los estimadores definidos....

Propiedades asintóticas de los estimadores de mínima distancia con covariables.

Wenceslao González Manteiga, Manuel A. Presedo Quindimil (1991)

Qüestiió

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En este trabajo se obtienen propiedades de consistencia y normalidad asintótica para el estimador no paramétrico de la función de regresión (m(x)) resultante de la extensión de la metodología de mínima distancia de Cramer-von Mises al contexto de la estimación de curvas. Se hacen algunas consideraciones acerca de la robustez del estimador resultante en base a la función de influencia local (LIF) y se realiza un estudio de Monte Carlo comparativo con otros métodos de estimación. ...

Comparación de curvas de supervivencia gamma.

Eduardo Beamonte, José D. Bermúdez (1995)

Qüestiió

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A Gamma Hierarchical Model is used for the Bayesian Analysis of Survival Data with covariates. We center our interest on the comparison of two groups of individuals using Monte-Carlo methods. Concretely, we use the Gibbs sampling to obtain a sample from the posterior distribution. The paper ends with the analysis of two data sets, one of them simulated and the other real.

Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes.

Juan Manuel Vilar Fernández (1989)

Trabajos de Estadística

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Sea {Xt: t ∈ Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en Rp, verificando la condición de ser α-mixing o L2-estable. A partir de una muestra de tamaño n se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidad f(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de orden k: r(y) = E(g(Xt+1)/(Xt-k+1 ... Xt) = y), y...

Selección de la ventana en suavización tipo núcleo de la parte no paramétrica de un modelo parcialmente lineal con errores autorregresivos.

Germán Aneiros Pérez (2000)

Qüestiió

Similarity:

Supongamos que y = ζ β + m(t) + ε, i = 1, ..., n, donde el vector (p x 1) β y la función m(·) son desconocidos, y los errores ε provienen de un proceso autorregresivo de orden uno (AR(1)) estacionario. Discutimos aquí el problema de la selección del parámetro ventana de un estimador tipo núcleo de la función m(·) basado en un estimador Generalizado de Mínimos Cuadrados de β. Obtenemos la expresión asintótica de una ventana óptima y proponemos un método para estimarla,...

Técnicas de validación cruzada en la estimación de la densidad bajo condiciones de dependencia.

Alejandro Quintela del Río, Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Qüestiió

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Se estudian modificaciones de las técnicas de validación cruzada de Kullback-Leibler y mínimos cuadrados para obtener el parámetro de suavización asociado a un estimador general no paramétrico de la función de densidad, a partir de la muestra, en el supuesto de que los datos verifican alguna condición débil de dependencia. Se demuestra que los parámetros obtenidos por estas dos técnicas son asintóticamente óptimos. Y se realiza un estudio de simulación.

Consistencia de un estimador no paramétrico, recursivo, de la regresión bajo condiciones generales.

Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Trabajos de Estadística

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Se define un estimador no paramétrico, recursivo, de la función de regresión r(x) = E(Y/X = x), que se calcula a partir de un conjunto de n observaciones {(X1,Yi): i = 1, ..., n} del vector aleatorio (X,Y). Bajo la hipótesis de que los datos son idénticamente distribuidos pero no necesariamente independientes, lo que permite utilizar el estimador definido para estimar la función de autorregresión de una serie de tiempo, se obtienen resultados...

Estimación de la función de densidad con observaciones obtenidas en instantes aleatorios.

José A. Vilar Fernández, Juan Manuel Vilar Fernández (1993)

Qüestiió

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Sea X(t) un proceso estacionario en tiempo continuo con función de densidad marginal univariante f(x). A partir de un conjunto de n observaciones; X(τ1), X(τ2), ..., X(τn) recogidas en instantes muestrales τi, espaciados irregularmente o aletorios, se estudia la estimación no paramétrica de f(x), utilizando un estimador recursivo tipo núcleo. Asumiendo condiciones débiles de dependencia (α-mixing)...