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Procedimientos de decisión secuenciales generalizados

Pilar Ibarrola Muñoz, Mar Fenoy Muñoz (1998)

Revista de la Real Academia de Ciencias Exactas Físicas y Naturales

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Se considera la generalización del muestreo secuencial en el que la decisión, a la vista de la información disponible, consiste en parar o determinar el tamaño aleatorio de la siguiente submuestra que se va a observar. Se establece el modelo general de decisión correspondiente a este tipo de muestreo. Se estudia el problema de parada óptima con horizonte finito e infinito y su particularización en el caso markoviano estacionario.

Distribuciones mínimo informativas, caso de espacio paramétrico finito.

M.ª Pilar García Carrasco (1986)

Qüestiió

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Este trabajo estudia las distribuciones a priori de mínima información, para un espacio paramétrico finito, y una función de información generalizada. Concretamente, se generalizan la definición de distribución de referencia y el principio de maximización de la entropía. Se estudia la extensión al caso de transformaciones del parámetro. Los resultados fundamentales obtenidos son: la coincidencia de ambos métodos para las funciones incertidumbre decisivas y continuas, y la independencia...

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.