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Aplicaciones bayesianas a problemas no paramétricos

Author: Beatriz Gónzalez Pérez; Miguel Ángel Gómez Villegas
Publisher: Madrid : Universidad Complutense de Madrid, 2005.
Edition/Format:   eBook : Document : SpanishView all editions and formats
Summary:
Se 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  Read more...
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Details

Genre/Form: Libros electronicos
Material Type: Document, Internet resource
Document Type: Internet Resource, Computer File
All Authors / Contributors: Beatriz Gónzalez Pérez; Miguel Ángel Gómez Villegas
OCLC Number: 847493042
Notes: Universidad Complutense de Madrid. Facultad de Ciencias Matemáticas. Departamento de Estadística e Investigación Operativa I.
Description: 1 online resource (99 pages)
Responsibility: Beatriz Gónzalez Pérez ; bajo la dirección de Miguel Angel Gómez Villegas.

Abstract:

Se 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.

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