Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.provenance | Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA | - |
| dc.contributor | Iturmendi, Nilda Susana | - |
| dc.creator | Iturmendi, Nilda Susana | - |
| dc.date.accessioned | 2018-05-04T22:12:55Z | - |
| dc.date.accessioned | 2018-05-28T15:51:45Z | - |
| dc.date.available | 2018-05-04T22:12:55Z | - |
| dc.date.available | 2018-05-28T15:51:45Z | - |
| dc.identifier.uri | http://10.0.0.11:8080/jspui/handle/bnmm/69028 | - |
| dc.description | Dadas dos variables aleatorias independientes, X0 y X, que llamaremos de referencia y de comparación respectivamente, se define la variable relativa como R = F0(X), siendo Fo la función de distribución acumulada de la variable X0. Existe abundante bibliografía sobre métodos para estimar la densidad de una variable a partir de observaciones independientes. En esta tesis consideramos el problema de estimar la densidad de la variable R, llamada densidad relativa, a partir de muestras independientes, X0,1,...X0,n y X1,...Xm, de ambas poblaciones. Para ello construimos predictores de la variable relativa obtenidos a partir de un estimador de la función F0 calculada en observaciones de la variable X. El conocimiento de la densidad de R, nos permite representar las similitudes o diferencias entre las distribuciones de X y X0. Para estimar la densidad relativa hemos combinado dos estimadores de la función de distribución, la función de distribución empírica y un estimador suavizado de la núsma, con estimadores de la densidad basados en núcleos y basados en vecinos más cercanos con núcleos. Respecto de la elección del parámetro de suavizado hemos considerado la ventana óptima y distintos procedimientos de validación cruzada. Mediante un estudio de simulación, se estudió el comportamiento para muestras pequeñas de los estimadores de la densidad relativa propuestos. Como medida del error de estimación se consideró una aproximación del error cuadrático medio integrado. El estimador basado en núcleos utilizando una ventana de validación cruzada sesgada y el que utiliza la ventana óptima, son los procedimientos con el mejor comportamiento. | - |
| dc.format | text; pdf | - |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires | - |
| dc.source.uri | http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=fotos&d=006_JuanRoederer_00249 | - |
| dc.title | Estimación de la densidad relativa | - |
| dc.type | Tesis de Maestría | - |
| Aparece en las colecciones: | FCEN - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. UBA | |
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