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Comparaciones de modelos para el cálculo de la distribución prognóstica.

M.ª Pilar Zuluaga Arias (1987)

Qüestiió

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La solución bayesiana a diferentes problemas de predicción lleva consigo el cálculo de la distribución prognóstica. En este trabajo se calcula dicha distribución mediante diferentes modelos paramétricos, comparándose después por dos técnicas. Para todo ello se han confeccionado diversos algoritmos, que escritos en FORTRAN IV, constituyen el software indicado para la resolución, en la práctica, de soluciones reales que se ajustan a los modelos teóricos aquí propuestos.

Nuevos modelos de distribuciones de extremos basados en aproximaciones en las ramas.

Enrique Castillo, Eladio Moreno, Jaime Puig-Pey (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este trabajo se presenta una metodología que permite clasificar funciones de distribución absolutamente continuas unidimensionales atendiendo a sus ramas. La idea básica es que, en las ramas la función de distribución difiere en un infinitésimo del valor uno o cero dependiendo de la rama de interés. La principal ventaja de esta clasificación es su aplicación a la teoría de distribuciones de extremos. En esta línea se obtienen nuevas familias de distribuciones de extremos. Entre ellas,...

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...

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.

Estudio bayesiano de los periodos de ocupación y desocupación en una cola M/M/1/∞/FIFO en equilibrio.

Carmen Armero Cervera (1986)

Trabajos de Investigación Operativa

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En este artículo, para un modelo de colas M/M/1/∞/FIFO en equilibrio, se obtiene la distribución predictiva del tiempo de duración de un período de ocupación, y de desocupación de la cola, así como la distribución predictiva final del número de personas atendidas en un período de ocupación, y la probabilidad de que éste sea finito. Finalmente, dichos resultados se aplican en una línea de espera concreta.

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...

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...

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...

Análisis de distribuciones a priori bajo cierta información parcial.

José A. Cristóbal Cristóbal, Manuel Salvador Figueras (1989)

Trabajos de Estadística

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Se calculan las distribuciones menos informativas cuando se utilizan como medidas de información la entropía útil y la energía informacional de Onicescu, tanto si el espacio de estados Θ es continuo (intervalo de R) como si es discreto y suponiendo que el decisor posee información acerca de algunas características de la distribución a priori (monotonías de la función de densidad, probabilidades de subconjuntos de Θ, monotonías o cotas de la razón de fallo).

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...