Robustez estadística
RESUMEN: El uso de modelos paramétricos estocásticos exactos tales como el normal, log-normal, exponencial, poisson, gama, etc. está hoy profundamente arraigado en la práctica estadística. La razón es que ellos permiten la representación aproximada de un conjunto de datos que puede ser fácilmente de...
- Autores:
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Castaño Vélez, Elkin Argemiro
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 1987
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/4433
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/4433
- Palabra clave:
- Estadística
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia (CC BY-NC-SA 2.5 CO)
| Summary: | RESUMEN: El uso de modelos paramétricos estocásticos exactos tales como el normal, log-normal, exponencial, poisson, gama, etc. está hoy profundamente arraigado en la práctica estadística. La razón es que ellos permiten la representación aproximada de un conjunto de datos que puede ser fácilmente descrita e interpretada. Sin embargo, es bien conocido que el mundo real no se comporta tan bien como lo describen estos modelos. Recientemente surge una técnica estadística la cual emplea también los modelos paramétricos pero la inferencia es realizada para un entorno del modelo asumido. Es decir, aunque emplea modelos paramétricos, los procedimientos que construye no dependen fundamentalmente de las hipótesis inherentes a ellos. |
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