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|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad Nacional de Colombia
2009
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| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912230006 |
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Table des matières:
- Reducción de modelos en la presencia de parámetros de perturbación Rafael Farias Germán Moreno Alexandre Patriota Física, Astronomía y Matemáticas Estimación suficiencia información auxiliar función de verosimilitud parámetro de perturbación En muchos problemas de inferencia estadística existe interés en estimar solamente algunos elementos del vector de parámetros que definen el modelo adoptado. Generalmente, esos elementos están asociados a las medidas de localización, y los parámetros adicionales -que en la mayoría de las veces están en el modelo solo para controlar la dispersión o la asimetría- son conocidos como parámetros de perturbación o de incomodidad (nuisance parameters) de las distribuciones subyacentes. Es común estimar todos los parámetros del modelo y hacer inferencias exclusivamente para los parámetros de interés. Dependiendo del modelo adoptado, este procedimiento puede ser muy costoso, tanto algebraica como computacionalmente, por lo cual conviene reducirlo para que dependa únicamente de los parámetros de interés. En este artículo, hacemos una revisión de los métodos de estimación en la presencia de parámetros de perturbación y consideramos algunas aplicaciones en modelos recientemente discutidos en la literatura. 2009 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912230006 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.32