Displaying similar documents to “Medidas de asociación y dependencia bi-variante.”

Medida de asociación propia entre variables aleatorias discretas.

María del Carmen Carollo Limeres (1984)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

Similarity:

En este trabajo estudiamos la asociación entre dos variables aleatorias discretas (no cardinales) definiendo una nueva medida [de] asociación, la cual está basada en la velocidad de convergencia del vector de probabilidad correspondiente a la cadena de Markov asociada a la distribución de probabilidad conjunta de las variables en estudio. Ponemos especial énfasis en el estudio muestral y propiedades de los estimadores de dicha medida, calculando sus distribuciones asintóticas bajo el...

Un contraste de isotonía para la función de regresión.

María Jesús López Palomo, José Santos Domínguez Menchero (2003)

RACSAM

Similarity:

En este trabajo se pretende desarrollar por primera vez un test completamente no paramétrico para contrastar el crecimiento de la función de regresión. Para ello se propone un estadístico basado en la L-distancia de un estimador no suavizado de la regresión al conjunto de todas las funciones crecientes. Se prueba que el test es asintóticamente del nivel prefijado y que su potencia bajo normalidad es la misma que las de los usuales contrastes chi-cuadrado.

Regresión espectral sesgada.

Fernando Tusell Palmer (1988)

Trabajos de Estadística

Similarity:

Se propone un método de regresión espectral adecuado cuando los regresores tienen potencia espectral despreciable sobre bandas de frecuencia estrechas. Se investiga la relación entre el método propuesto y los procedimientos de regresión sesgada habituales en el dominio del tiempo.

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

Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Trabajos de Estadística

Similarity:

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...

Algunos aspectos acerca de la construcción de distribuciones multivariantes con marginales dadas.

Pedro Sánchez Algarra (1985)

Qüestiió

Similarity:

Este trabajo discute el problema de la construcción de distribuciones multivariantes donde las distribuciones marginales han sido fijadas. Se estudian dos casos. En el primer caso se analiza la construcción y propiedades de la clase general de Fréchet de las distribuciones multivariantes. En el segundo caso, se describen algunas familias paramétricas de distribuciones que dependen de ciertos parámetros de asociación estocástica. Finalmente se proponen algunas extensiones.

Estimación no paramétrica de la función de distribución.

Juan Manuel Vilar Fernández (1991)

Qüestiió

Similarity:

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....

Una aplicación de la estimación no paramétrica al modelo lineal general con varianza no homógenea.

Wenceslao González Manteiga (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

Similarity:

En este trabajo se introduce un nuevo estimador de la recta de regresión cuando la varianza de los errores aleatorios no es homogénea. La consideración de que la función varianza sea suave nos permite estimarla mediante métodos de estimación no paramétrica para luego a través de tales estimaciones definir un estimador mínimo cuadrático ponderado. Se prueba que tal estimador es asintóticamente optimal en el sentido de la mínima varianza.

Regresión ortogonal y componentes principales.

J. Alberto Martínez Arnáiz (1994)

Qüestiió

Similarity:

In this work the Principal Components Analysis is presented, starting from the orthogonal regression plane. On this basis, the data reduction technique is exposed in the three-dimensional case. Finally, the correlation matrix analysis is considered, as well as its extension to p dimensions.

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

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

Qüestiió

Similarity:

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)...