Estimadores de mínima divergencia de Rao: Comportamiento asintótico y aplicación a contrastes de hipótesis

• Autores: María del Carmen Pardo Llorente
• Directores de la Tesis: Julio Angel Pardo LLorente (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 1996
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Pilar Ibarrola Muñoz (presid.), Domingo Morales González (secret.), Ricardo Vélez Ibarrola (voc.), Julián de la Horra Navarro (voc.), Pedro Ángel Gil Álvarez (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Fundamentos de la inferencia estadística
      • Técnicas de inferencia estadística
• MSC2000 :
  • Estadística
    • Inferencia paramétrica
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • La memoria consta de una introducción y cuatro capítulos en la introducción se describen los problemas a estudiar, sus antecedentes y su estado actual. En el capitulo 1 se introduce una familia general de medidas de divergencia que contiene como casos particulares a las familias de csiszar, burbea-rao y bregman. En el capitulo 2, usando datos agrupados, se propone un metodo de estimación paramétrica basado en la divergencia de burbea-rao. Se analizan algunas propiedades y el comportamiento asintótico del estimador propuesto (estimador de mínima divergencia). En el capitulo 3 se aborda el problema de los contrastes de bondad de ajuste, con hipótesis nula simple y compuesta, a partir de divergencias estimadas de burbea-rao. En el capitulo 4 se estudia la optimalidad para muestras pequeñas de los contrastes obtenidos en el capitulo anterior. Se analizan distintas aproximaciones a la distribución exacta de los estadísticos y se calculan potencias exactas basadas en regiones criticas exactas para muestras pequeñas