Displaying similar documents to “Medida de asociación propia entre variables aleatorias discretas.”

Medidas de asociación y dependencia bi-variante.

Concepción Fernández Vivas (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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El interrogante que vertebra este trabajo puede formularse así: ¿Bajo qué condiciones es invertible la implicación X(ω), Y(ω) independientes ⇒ cov (X, Y) = 0 para v.a. no normales? La literatura estadística de los últimos años contiene en forma dispersa modelos interesantes de interdependencia de v.a. que adecuadamente combinados con la incorrelación pueden conducir a la independencia en situaciones de no-gaussianidad. Nuestra intención aquí es agruparlos sistemáticamente,...

Variables finitas condicionalmente especificadas.

Román Pérez Villalta (2000)

Qüestiió

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En este trabajo se estudia la existencia y unicidad de vectores bidimensionales de variables discretas con recorrido finito, cuando se fijan sus distribuciones condicionadas. Para ello, tras repasar la literatura existente sobre el tema, proporcionamos diversos resultados que relacionan diversos temas de álgebra matricial, especialmente la descomposición singular, con el problema que nos ocupa.

Transformación de estimadores bayesianos de la fiabilidad de una distribución exponencial con muestreo censurado.

José Villén Altamirano (1990)

Trabajos de Estadística

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Suponiendo que la tasa de fallo sigue una distribución a priori Gamma, se obtienen dos estimadores Bayesianos de la función de fiabilidad de una distribución exponencial con muestreo censurado. Se realizan unas transformaciones de los mismos necesarias para poder calcular los momentos de dichos estimadores, así como sus distribuciones asintóticas. Mediante simulación se compara el error cuadrático medio de los estimadores Bayesianos con el de Máxima Verosimilitud para diversos modelos...

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....

Comparación numérica de algoritmos para calcular distribuciones estacionarias de cadenas de Markov finitas.

Antonio López Quílez, Enriqueta Vercher (1992)

Trabajos de Investigación Operativa

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En este trabajo se estudia la eficiencia de un conjunto de algoritmos, exactos e iterativos, para el problema de obtener la distribución estacionaria de una cadena de Markov homogénea, irreducible y finita. Se presentan los resultados computacionales obtenidos al resolver problemas de diferentes tipos y tamaños, aleatoriamente generados, así como el tratamiento estadístico realizado sobre los mismos. Se ha comparado la estabilidad de estos algoritmos frente a la pérdida de irreducibilidad...

Generación de un sistema bivariante con marginales dadas y estimación de su parámetro de dependencia.

Jordi Ocaña, Carles Maria Cuadras (1987)

Qüestiió

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En este trabajo se proponen dos posibles estimadores del parámetro de dependencia de una familia de distribuciones bivariantes con marginales dadas y se realiza un estudio de Monte Carlo de sus respectivos sesgo y eficiencia, a fin de determinar cuál de ambos estimadores es preferible. También se propone y se estudia, de forma similar, una posible versión "Jackknife" del mejor de los dos estimadores anteriores. En este estudio se emplean técnicas de reducción de la varianza. Para poder...

Una clase de estimadores para los parámetros de un proceso AR(1), obtenidos a partir de estimaciones no paramétricas previas.

Wenceslao Gonzalez Manteiga, Juan Manuel Vilar Fernández (1987)

Trabajos de Estadística

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Sea {Xt}t ∈ Z+ una serie de tiempo estacionaria que sigue el modelo autorregresivo de orden 1: Xt = λ + ρXt-1 + et, siendo {et} variables aleatorias i.i.d. de media cero y varianza σ2; a partir de una muestra del proceso {X1, ..., Xn} se calcula en una primera etapa τ'n...

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...

Recorridos aleatorios simples en tiempo continuo.

Ricardo Vélez Ibarrola (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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The properties of a certain generalization of simple random walk to continuous time are analyzed in this paper. After the definition, its transition probabilities, and the differential equations satisfied by those, are obtained. Under some conditions, the convergence of this random walk to a Wiener process is then established. Finally, absorption probabilities and mean times until absorption are calculated, giving some insight into the behaviour of the process.

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.