RT Dissertation/Thesis
T1 Estimadores de mínima divergencia de Rao : comportamiento asintótico y aplicación a contrastes de hipótesis
A1 Pardo Llorente, María del Carmen
AB La memoria consta de una introducción y cuatro capítulos en la introducción se describen los problemas a estudiar, sus antecedentes y su estado actual. En el capitulo 1 se introduce una familia general de medidas de divergencia que contiene como casos particulares a las familias de csiszar, burbea-rao y bregman. En el capitulo 2, usando datos agrupados, se propone un metodo de estimación paramétrica basado en la divergencia de burbea-rao. Se analizan algunas propiedades y el comportamiento asintótico del estimador propuesto (estimador de mínima divergencia). En el capitulo 3 se aborda el problema de los contrastes de bondad de ajuste, con hipótesis nula simple y compuesta, a partir de divergencias estimadas de burbea-rao. En el capitulo 4 se estudia la optimalidad para muestras pequeñas de los contrastes obtenidos en el capitulo anterior. Se analizan distintas aproximaciones a la distribución exacta de los estadísticos y se calculan potencias exactas basadas en regiones criticas exactas para muestras pequeñas
PB Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones
SN 978-84-669-0713-2
YR 2002
FD 2002
LK https://hdl.handle.net/20.500.14352/63337
UL https://hdl.handle.net/20.500.14352/63337
LA spa
NO Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Estadística e Investigación Operativa, leída el 08-05-1996
DS Docta Complutense
RD 17 abr 2025