Optimizacion en estudios de monte carlo en estadistica: aplicaciones al contraste de hipotesis.

Tesis doctoral de Esteban Vegas Lozano

El principal resultado es la presentacion y estudio de una tecnica de optimizacion en estudios de monte carlo en estadistica. Se basa en obtener un estimador de la esperanza de una variable dicotomica, y, que tiene una varianza menor que el estimador habitual, la frecuencia relativa. Este estimador optimizado se basa en el conocimiento de otra variable dicotomica (de control), c, correlacionada con y y de esperanza conocida e (c). La aplicacion de esta tecnica es sencilla de implementar. En simulacion de monte carlo en estadistica es relativamente frecuente disponer de tales variables de control. Asi, por ejemplo, en estudios de simulacion de la potencia de un nuevo test no parametrico se puede utilizar en ocasiones un test parametrico comparable, de potencia conocida. ademas, se propuso un nuevo test para el problema de behrens-fisher basado en la distancia de rao, al cual se le aplica la anterior tecnica para conocer su potencia y robustez.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Optimizacion en estudios de monte carlo en estadistica: aplicaciones al contraste de hipotesis.«

  • Título de la tesis:  Optimizacion en estudios de monte carlo en estadistica: aplicaciones al contraste de hipotesis.
  • Autor:  Esteban Vegas Lozano
  • Universidad:  Barcelona
  • Fecha de lectura de la tesis:  01/01/1997

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Jordi Ocaña Rebull
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: José María Oller Sala
    • Joan Del Castillo Franquet (vocal)
    • José Casanovas García (vocal)
    • Luis Serra Camo (vocal)

 

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