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Aplicaciones bayesianas a problemas no paramétricos

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dc.contributor.advisorGómez Villegas, Miguel Ángel,
dc.contributor.authorGónzalez Pérez, Beatriz
dc.date.accessioned2023-06-20T15:00:04Z
dc.date.available2023-06-20T15:00:04Z
dc.date.defense2005-05-13
dc.date.issued2006
dc.descriptionTesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Estadística e Investigación Operativa I, leída el 13-05-2005
dc.description.abstractSe desarrolla un procedimiento bayesiano para el contraste de homogeneidad de poblaciones multinomiales independientes en tablas de contingencia , cuando el vector de proporciones comunes en la hipótesis nula es conocido, desconocido o de forma funcional conocida. La metodología consiste en asignar una masa a priori inicial a la hipótesis nula y repartir la probabilidad restante en los puntos de la alternativa mediante una función de densidad. Se calcula la probabilidad a posteriori de la hipótesis nula de homogeneidad correspondiente, y se compara con el p-valor del procedimiento clásico usual, obteniendo una reconciliación entre ambos métodos en los términos de una condición suficiente. Finalmente, en el contexto de la hipótesis nula puntual multivariante, se demuestra un teorema que pone de manifiesto cómo y cuándo es posible llegar a un acuerdo entre las aproximaciones clásica y bayesiana.
dc.description.departmentDepto. de Estadística e Investigación Operativa
dc.description.facultyFac. de Ciencias Matemáticas
dc.description.refereedTRUE
dc.description.statuspub
dc.eprint.idhttps://eprints.ucm.es/id/eprint/7213
dc.identifier.doib22738460
dc.identifier.isbn978-84-669-2804-5
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14352/56012
dc.language.isospa
dc.page.total99
dc.publication.placeMadrid
dc.publisherUniversidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subject.keywordEstadística bayesiana
dc.subject.ucmEstadística matemática (Matemáticas)
dc.subject.unesco1209 Estadística
dc.titleAplicaciones bayesianas a problemas no paramétricos
dc.typedoctoral thesis
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