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	Provedor de dados Colegio de Postgraduados (2) Autor Salinas Ruíz, Víctor (2) Palavra-chave Coeficiente de Correlación (2) Correlation Coefficient (2) Entropy (2) Entropía (2) Estadística (2) Maestría (2) Monte Carlo Simulation (2) Potencia (2) Power (2) Simulación Monte Carlo (2) Size of the test (2) Tamaño de la Prueba (2) Mais... Ano 2011 (2) País Mexico (2) Idioma Espanhol (2)		Ordenar por:  Relevância Autor Título Ano Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última Prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados tipo II, basada en la divergencia de Kullback-Leibler. Colegio de Postgraduados Salinas Ruíz, Víctor. Se propone una prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados Tipo II. Esta prueba se basa en la metodología de discriminación de Lim & Park (2007), que utilizan la Divergencia de Kullback & Leibler (1951) adaptada para datos censurados Tipo II. Los valores críticos se obtuvieron mediante simulación Monte Carlo para diferentes tamaños de muestra y porcentajes de censura. La potencia y tamaño de la prueba se comparó con la prueba del Coeficiente de Correlación basado en los estimadores de Kaplan & Meier (1958) y Nelson (1972) - Aalen (1978). Los resultados de la simulación, muestran que la prueba basada en la Divergencia de Kullback-Leibler es superior a las otras pruebas en términos de potencia. _______________... Palavras-chave: Entropía; Simulación Monte Carlo; Coeficiente de Correlación; Potencia; Tamaño de la Prueba; Entropy; Monte Carlo Simulation; Correlation Coefficient; Power; Size of the test; Estadística; Maestría. Ano: 2011 URL: http://hdl.handle.net/10521/649 Prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados tipo II, basada en la divergencia de Kullback-Leibler. Colegio de Postgraduados Salinas Ruíz, Víctor. Se propone una prueba de bondad de ajuste para la distribución Gumbel para datos censurados Tipo II. Esta prueba se basa en la metodología de discriminación de Lim & Park (2007), que utilizan la Divergencia de Kullback & Leibler (1951) adaptada para datos censurados Tipo II. Los valores críticos se obtuvieron mediante simulación Monte Carlo para diferentes tamaños de muestra y porcentajes de censura. La potencia y tamaño de la prueba se comparó con la prueba del Coeficiente de Correlación basado en los estimadores de Kaplan & Meier (1958) y Nelson (1972) - Aalen (1978). Los resultados de la simulación, muestran que la prueba basada en la Divergencia de Kullback-Leibler es superior a las otras pruebas en términos de potencia. _______________... Palavras-chave: Entropía; Simulación Monte Carlo; Coeficiente de Correlación; Potencia; Tamaño de la Prueba; Entropy; Monte Carlo Simulation; Correlation Coefficient; Power; Size of the test; Estadística; Maestría. Ano: 2011 URL: http://hdl.handle.net/10521/649 Registros recuperados: 2 Primeira ... 1 ... Última

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