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1.
《TEST》1986,1(1):42-59
Resumen En este trabajo se presenta una generalización de un teorema de D. L. Hanson y R. P. Russo (1981) para variables aleatorias
i.i.d. que toman valores en un espacio de Banach separable (B-variables), en el esquema más general de la ley de Marcinkiewicz y Zygmund.
Imponiendo condiciones sobre los momentos y el tipo Rademacher del espacio se obtienen resultados de la forma:
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2.
A. Turrero Nogues 《TEST》1989,4(2):89-106
Resumen Se proponen en este trabajo nuevos funcionales reales de la matriz de información de Fisher como medidas de información paramétricas.
Se analizan las propiedades de dichas medidas. Se presenta un método sencillo, basado en la matriz de Fisher, para obtener
medidas de información paramétricas reales con la propiedad de invariancia bajo transformaciones biyectivas del espacio paramétrico.
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3.
《TEST》1988,3(2):121-140
Resumen En este trabajo se presenta la familia de medidas de incertidumbre asociadas aJ-divergencias, que resultan de la distancia entre una distribución y la distribuión en la que todos los sucesos son equiprobables.
Se estudian propiedades teóricas de la familia atendiendo a la pérdida de incertidumbre, a la concavidad y a la condición
de medida decisiva. Finalmente se compara a nivel muestral la medida de incertidumbre definida por la función ϕ(t)=−t logt con las medidas de entropía comúnmente usadas.
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4.
《TEST》1991,6(1):89-106
Resumen últimamente se ha dedicado una gran atención a las técnicas de aproximación de mixturas de distribuciones. En este trabajo
se consideran problemas de estimación de los parámetros de mezcla en una mixtura finita, desde una metodología bayesiana,
que conducen a problemas de aproximación de mixturas finitas y se proponen dos nuevos métodos de aproximación. Bajo ciertas
condiciones se demuestra que ambos métodos son asintóticamente equivalentes a un tercer método, de aplicación mucho más sencilla.
El trabajo se concluye con un estudio de simulación en el que se analiza la bondad de los métodos de aproximación que aquí
se exponen.
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5.
《TEST》1989,4(2):69-88
Resumen Sea {X
t
:t∈Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en ℝ
p
, verificando la condición de ser α-mixing oL
2-estable. A partir de una muestra de tama?on se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidadf(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de ordenk:
siendog una función real.
Se estudian las siguientes propiedades asintóticas de estos estimadores: consistencia puntual (casi segura y en mediar-ésima); consistencia global con norma uniforme casi segura; sesgo, varianza y normalidad asintótica.
El presente trabajo es un resumen que contiene parte de los resultados obtenidos por el autor en su Tesis Doctoral. 相似文献
6.
F. J. Cano Sevilla M. P. Lasal Calleja 《TEST》1984,35(2):125-138
Resumen Se introducen los funcionales de mínimag-divergencia y sus estimadores asociados. Se prueba la existencia y robustez del funcional y la convergencia del estimador
asociado.
Summary Minimung-divergence functionals and their associated estimators are defined. The estimators are based on a non-parametric density estimator. Existence and robustness of the functional and convergence of the estimator are proved.
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7.
《TEST》1987,2(1):65-78
Resumen En este trabajo se estudia el criterio de comparación de experimentos basado en una medida de información generalizada definida
por De Groot (1962). Se define el criterio, se estudian sus propiedades y se obtienen diversas relaciones con los criterios
de suficiencia. Al estar el estudio restringido a espacios paramétricos finitos, los resultados de mayor interés corresponden
a las diversas relaciones obtenidas con el criterio de Blackwell. Debido al gran número de casos particulares que la medida
de información generaliza incluye, los corolarios e implicaciones de las diversas propiedades y teoremas son de gran riqueza
y variedad.
Publicación póstuma. 相似文献
8.
《TEST》1981,32(3):32-44
Resumen En este trabajo se estudia el problema de elección de tratamiento como un problema de decisión predictiva, proponiéndose un
sistema de hipótesis suficientemente general para el cálculo de la distribución prognóstica. El modelo teórico propuesto se
aplica a unos datos médicos obtenidos en el estudio de una nueva operación de neurocirugía. 相似文献
9.
Felipe Ortega Angel 《TEST》1988,3(2):177-194
Resumen Se estudia un método de estimación paramétrica basado en la minimización del estadísticoD
n
de Kolmogorov-Smirnov. Se prueba la existencia y unicidad de este estimador en familias de distribuciones monótonas en alguno
de sus parámetros y se compara computacionalmente con el método de máxima verosimilitud.
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10.
《TEST》1991,6(2):11-31
Resumen Se define un estimador no paramétrico, recursivo, de la función de regresiónr(x)=E(Y/X=x), que se calcula a partir de un conjunto den observaciones {(X
1,Y
i
):i=1,…n} del vector aleatorio (X, Y). Bajo la hipótesis de que los datos son idénticamente distribuidos pero no necesariamente independientes, lo que permite
utilizar el estimador definido para estimar la función de autorregresión de una serie de tiempo, se obtienen resultados sobre
la consistencia puntual débil (en probabilidad) y fuerte (completa) del estimador definido.
Finalmente, se presentan ejemplos de utilización del estimador con datos simulados.
Summary With a initial sample of sizen: {(X
i
,Y
i
):i=1,…n} of a radom vector (X,Y) a general recursive nonparametric estimator of a regression function,r(x)=E(Y/X=x) is obtained. Assume the data are identically distribuited but non necessarily independent. So, the defined estimator may
be used to estimate the autoregression function of a time series.
Weak and strong pointwise consistency are obtained for such estimator. Finally some examples of simulation are presented.
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