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Decisión equivariante óptima en poblaciones con parámetro de localización y escala.

Ramón Ardanuy Albajar, M.ª del Mar Soldevilla Moreno (1981)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este trabajo se trata el problema de decisión equivariante en poblaciones dependientes de un parámetro bidimensional del tipo de localización y escala, obteniendo la información a partir de un estadístico ordenado. Tras caracterizar las funciones de decisión equivariantes y encontrar la expresión para la función de decisión óptima, se ven condiciones, sobre la función de pérdida y distribución muestral, que sean suficientes para garantizar que la función de decisión equivariante óptima...

Sobre los modelos jerárquicos y su relación con el problema de decisión con información parcial a priori.

M.ª Jesús Ríos Insua (1984)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Estudiamos los modelos jerárquicos en relación con el problema de decisión con información parcial, es decir, en el caso en que dicha información a priori venga representada en etapas sucesivas. Damos una serie de resultados, basándonos en una expresión generalizada del teorema de Bayes (De Robertis-Hartigan, 1981).

Sobre admisibilidad y casi admisibilidad.

Javier Girón, María Lina Martínez García (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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La idea de casi-admisibilidad, esto es, admisibilidad salvo conjuntos de medida nula, se extiende a situaciones más generales que las hasta ahora consideradas. Se estudia el problema de su existencia y la relación con una subclase de las reglas de Bayes; en particular su relación con la regla de Cromwell. La idea de soporte de una distribución se extiende a esta nueva situación y se relaciona con el concepto clásico de soporte y otros conceptos como el de regularidad.

Compatibilidad del método de De Groot para llegar a un consenso con la fórmula de Bayes.

Enrique Caro, Juan Ignacio Domínguez, Francisco Javier Girón (1984)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este artículo se prueba que el sencillo método propuesto por De Groot para llegar a un consenso cuando los varios decisores tienen opiniones diferentes expresadas en términos de distribuciones de probabilidad es compatible con la regla de Bayes cuando se tiene en cuenta la información muestral. Se demuestra que si se calculan primero las distribuciones a posteriori y después se aplica el método de De Groot para alcanzar un consenso (cuando esto sea posible), es lo mismo que realizar...

Utilidad de Von Neumann como función de conjunto.

Francisco Criado Torralba (1982)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En este artículo nos proponemos dar la caracterización axiomática de un criterio de decisión en ambiente de riesgo, entendiendo como tal una regla que selecciona un subconjunto de un conjunto dado. Este método de caracterizar un criterio de decisión parece más natural que el de suponer a-priori, es decir, como axioma, un preorden completo en el espacio de distribuciones de probabilidad. Adoptando este punto de vista se da una serie de axiomas de racionalidad que caracterizan el para...

Problemas finitos de decisión con conocimiento cualitativo de la distribución a priori.

José A. Cristóbal (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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En lo que sigue, abordaremos problemas de decisión en ambiente de riesgo y con experimentación, en donde la distribución de probabilidad a priori sobre los estados de la Naturaleza no es perfectamente conocida, sino que solamente se posee una información cualitativa de la misma. Más concretamente, dados dos estados de la Naturaleza cualesquiera, se conoce a lo más, cuál de ellos es más probable que el otro, si bien no se tiene una idea cuantitativa de esta diferencia de probabilidades. ...

Caracterización de la función de valor de los juegos estocásticos continuos.

M.ª Angeles Muruaga, Ricardo Vélez (1992)

Trabajos de Investigación Operativa

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Se establece una caracterización de la función de valor de los juegos estocásticos continuos, similar a la contenida en [2] y [3] para juegos matriciales y en [4] para juegos estocásticos discretos. Tras la formulación del problema se señalan algunas propiedades de la función de valor. Más adelante se prueba que tales propiedades son suficientes para identificar el funcional que asigna a cada juego su valor.