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	Provedor de dados Colegio de Postgraduados (2) Autor Péres Laguna, Iván Mauricio (1) Pérez Laguna, Iván Mauricio (1) Palavra-chave Agrupamiento (2) Asymptotic Variance (2) Información Relativa Asintótica (2) Límites de Truncamiento (2) Maximum Likelihood Estimator (2) Máxima Verosimilitud (2) Relative Asymptotic Information (2) Truncation Limits (2) Estadística (1) Grouping (1) Maestría (1) Varianza Asintótica (1) Varianza Asintótica Grouping (1) Mais... Tipo do documento Tesis (2) Ano 2012 (1) 2008 (1) País Mexico (2) Idioma Espanhol (2)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última Límites óptimos para una muestra agrupada normalmente distribuida con media y varianza desconocidas. Colegio de Postgraduados Pérez Laguna, Iván Mauricio. El agrupamiento de datos es una metodología común cuando no es posible colectar la información real en las unidades de muestreo ya sea por que no se dispone de instrumentos que así lo permitan o bien, por que se esta ante el riesgo de colectarla con errores no debidos al muestreo. En la práctica es usual inferir sobre los parámetros trabajando a estas muestras como si no estuvieran agrupadas, sobre todo por que las expresiones de los estimadores obtenidos son poco amigables o difíciles de manejar encontrando solución únicamente con la ayuda de métodos numéricos. Este tratamiento, conduce a errores de estimación en los parámetros de interés. En el presente trabajo, se obtienen las expresiones para los Estimadores de Máxima Verosimilitud, se les... Tipo: Tesis Palavras-chave: Agrupamiento; Información Relativa Asintótica; Límites de Truncamiento; Máxima Verosimilitud; Varianza Asintótica; Maestría; Estadística; Grouping; Relative Asymptotic Information; Truncation Limits; Maximum Likelihood Estimator; Asymptotic Variance. Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1379 Límites óptimos para una muestra agrupadanormalmente distribuida con media y varianza desconocida Colegio de Postgraduados Péres Laguna, Iván Mauricio. El agrupamiento de datos es una metodología común cuando no es posible colectar la información real en las unidades de muestreo ya sea por que no se dispone de instrumentos que así lo permitan o bien, por que se esta ante el riesgo de colectarla con errores no debidos al muestreo. En la práctica es usual inferir sobre los parámetros trabajando a estas muestras como si no estuvieran agrupadas, sobre todo por que las expresiones de los estimadores obtenidos son poco amigables o difíciles de manejar encontrando solución únicamente con la ayuda de métodos numéricos. Este tratamiento, conduce a errores de estimación en los parámetros de interés. En el presente trabajo, se obtienen las expresiones para los Estimadores de Máxima Verosimilitud, se les... Tipo: Tesis Palavras-chave: Agrupamiento; Información Relativa Asintótica; Límites de Truncamiento; Máxima Verosimilitud; Varianza Asintótica Grouping; Relative Asymptotic Information; Truncation Limits; Maximum Likelihood Estimator; Asymptotic Variance. Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1082 Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última

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