Resumen de Estudios sobre robustez bayesiana global
EL TRABAJO DE LA TESIS SE ENCUADRA EN EL CONTEXTO DE ROBUSTEZ BAYESIANA GLOBAL, LOS PRIMEROS CAPITULOS SE REFIEREN A ROBUSTEZ CON RESPECTO DE LA DISTRIBUCION A PRIORI. EN PRIMER LUGAR SE ANALIZAN Y RESUELVEN DIVERSOS ASPECTOS DEL PROBLEMA DE ENCONTRAR LA REGION CREIBLE MAS ROBUSTA ENTRE AQUELLAS QUE VERIFICAN UNA SERIE DE CONDICIONES. A CONTINUACION SE PRESENTA UN ESTUDIO DE ROBUSTEZ PARA EL CASO DE ESPACIOS PARAMETRICOS MULTIDIMENSIONALES, UTILIZANDO EL MODELO DE FARLIE-GUMBEL-MORGENSTERN COMO CLASE DE DISTRIBUCIONES A PRIORI.
LOS ULTIMOS CAPITULOS DE LA TESIS SE DEDICAN A ROBUSTEZ CON RESPECTO DEL MODELO DE MUESTREO. SE COMIENZA INTRODUCIENDO UNA NUEVA CLASE DE DISTRIBUCIONES MULTIVARIANTES Y SE ANALIZAN PROPIEDADES DE MODELIZACION Y ROBUSTEZ CON DICHAS DISTRIBUCIONES. POR ULTIMO SE OBTIENE UN RESULTADO DE ROBUSTEZ DE LA INFERENCIA PARA MODELOS DE LOCALIZACION Y ESCALA.
