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Representación canónica simultánea de poblaciones y variables: una aplicación al estudio de enfermedades renales.

Martín Ríos, Angel Villarroya, Esteban Vegas, Josep M. Oller (1991)

Qüestiió

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En este trabajo se describe una metodología que nos permite representar simultáneamente poblaciones estadísticas y variables aleatorias, así como transformaciones admisibles de las mismas. Para ello se representan las variables aleatorias, o sus transformadas, en el espacio tangente a la variedad de las poblaciones estadísticas, a continuación se proyectan en dicha variedad y, finalmente, se aplica un análisis canónico de poblaciones para su representación en un espacio de dimensión...

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.

Problemas de metrización y medición en biología de poblaciones.

Andrés Moya (1986)

Qüestiió

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Se demuestra el carácter cuantitativo de dos magnitudes utilizadas en Biología de Poblaciones: a) la magnitud fundamental extensiva llamada tamaño poblacional, N, y b) la magnitud derivada intensiva genéricamente llamada tasa, T. El carácter métrico de estas magnitudes confirma la estructura cuantitativa de las teorías de Biología de Poblaciones. Otra cuestión es la medición de aquellas magnitudes, la cual conduce a "paradojas epistemológicas". Aunque la falta de precisión no es un problema...

Métricas riemannianas asociadas a M-divergencias.

Miquel Salicrú Pagès, Mercè Argemí Relat (1991)

Trabajos de Estadística

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Tras plantear las métricas diferenciales asociadas a M-divergencias para funciones de densidad de probabilidad pertenecientes a la misma familia de funciones paramétricas, consideramos para las funciones Φα(t) = tα la relación entre las matrices que definen las métricas y las matrices α-informativas. Obtenemos, en segundo lugar, las funciones Φ(t) que determinan M-divergencias invariantes, a nivel diferencial, frente a cambios no singulares...

Implementación del cálculo de polinomios zonales y aplicaciones en análisis multivariante.

José Rodríguez Avi, Antonio José Sáez Castillo, Antonio Conde Sánchez (2002)

Qüestiió

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En este trabajo se describe la implementación de un algoritmo para el cálculo de polinomios zonales, así como dos aplicaciones explícitas de éstos en el ámbito del análisis multivariante. Concretamente, esta implementación permite obtener resultados de sumación aproximados para funciones hipergeométricas de argumento matricial que, a su vez, pueden utilizarse en la génesis de distribuciones multivariantes discretas con frecuencias simétricas. De igual forma, se pone en práctica un conocido...

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

Pedro Sánchez Algarra (1985)

Qüestiió

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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.

Distancia entre modelos lineales normales.

M. Ríos, Carles Maria Cuadras (1986)

Qüestiió

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Este trabajo aborda el problema de comparar modelos lineales normales desde una perspectiva geométrica. A tal fin, se define una distancia geométrica informativa entre dos modelos lineales normales. La distancia propuesta es estudiada para diferentes condiciones experimentales. Se hallan además extensiones al modelo lineal normal multivariante. Finalmente, se deducen pruebas de significación para las distancias.

Detección de M señales gaussianas utilizando el desarrollo modificado de un proceso estocástico.

Jesús Navarro Moreno, Juan Carlos Ruiz Molina (2001)

Qüestiió

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Utilizando el desarrollo modificado de un proceso estocástico se propone una nueva metodología, alternativa a la basada en el desarrollo de Karhunen-Loeve, para el problema de detección de M señales Gaussianas en ruido Gaussiano blanco. Las soluciones proporcionadas no presentan el problema del cálculo de los autovalores y autofunciones asociados a la función de covarianza involucrada y son fácilmente implementables desde el punto de vista práctico.