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Prueba de bondad de ajuste para la distribución pareto, basada en la información de Kullback-Leibler Colegio de Postgraduados
Luque Guerrero, Ana Celia.
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo; Doctorado; Estadística; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation.
Ano: 2007 URL: http://hdl.handle.net/10521/1387
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Una prueba de bondad de ajuste para la ditribución pareto en presencia de censura tipo II Colegio de Postgraduados
Saldaña Zepeda, Dayna Priscila.
Hay una escasez en la literatura de propuestas de bondad de ajuste para la distribución Pareto, menos aún con información incompleta (censurada). En este trabajo de investigación, una prueba para verificar la hipótesis H0 : la distribución de los datos es Pareto, cuando las observaciones son sujetas a censura por la derecha Tipo II, es propuesta. La estadística de prueba involucra transformaciones de los datos originales y se basa en el estimador no paramétrico Nelson-Aalen de la Función de Riesgo Acumulada. Vía simulación Monte Carlo se obtuvo la distribución empírica y se investigó la potencia y el tamaño de la prueba. La potencia fue comparada contra adaptaciones para datos censurados Tipo II de las estadísticas Crámer-von Mises, Anderson-Darling y una...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Pruebas de bondad de ajuste; Distribución Pareto; Censura Tipo II; Función de riesgo acumulada; Estimador Nelson-Aalen; Maestría; Estadística; Goodness of fit tests; Pareto distribution; Type II censoring; Cumulative hazard function; Nelson-Aalen estimator.
Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1400
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Una prueba de bondad de ajuste para la ditribución pareto en presencia de censura tipo II Colegio de Postgraduados
Saldaña Zepeda, Dayna Priscila.
Hay una escasez en la literatura de propuestas de bondad de a juste para la distribuci´ on Pareto, menos a´ un con informaci´on incompleta (censurada). En este traba jo de investi- gaci´ on, una prueba para verificar la hip´ otesis H0 : la distribuci´ on de los datos es Pareto, cuando las observaciones son sujetas a censura por la derecha Tipo II, es propuesta. La estad´ıstica de prueba involucra transformaciones de los datos originales y se basa en el estimador no param´etrico Nelson-Aalen de la Funci´ on de Riesgo Acumulada. V´ıa simula- ci´ on Monte Carlo se obtuvo la distribuci´on emp´ırica y se investig´ o la potencia y el tama˜ no de la prueba. La potencia fue comparada contra adaptaciones para datos censurados Ti- po II de las...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Pruebas de bondad de a juste; Distribución Pareto; Censura Tipo II; Función de riesgo acumulada; Estimador Nelson-Aalen Goodness of fit tests; Pareto distribution; Type II censoring; Cumulative hazard function; Nelson-Aalen estimator.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1083
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Prueba de bondad de ajuste para la distribución pareto, basada en la información de Kullback-Leibler Colegio de Postgraduados
Luque Guerrero, Ana Celia.
En este trabajo se presenta una prueba de bondad de ajuste para la distribución Pareto basada en la información de discriminación de Kullback-Leibler (1951) propuesta por Sheng Song (2002). Considerando que la distribución Pareto, no presenta el parámetro de escala, se aplicó la transformación logaritmo a esta distribución obteniendo como resultado la distribución Exponencial de dos parámetros, la cual es una distribución de localización y escala (Lehman y Casella, 1998). Se comprobó que la estadística de prueba de Kullback-Leibler es invariante. Se aplicó la metodología que propone Song, la cual se basa en los espacios m’ésimos entre estadísticas de orden validados por la log verosimilitud. El cálculo de m se obtuvo a través de Simulación Monte...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Kullback-Leibler; Distribución Pareto; Simulación Monte Carlo Kullback-Leibler; Pareto Distribution; Monte Carlo Simulation.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1085
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