Estudio sobre los efectos del parámetro de suavizado en contrastes no paramétricos para k–muestras
Una de las principales limitaciones de las técnicas de suavizamiento es la necesidad de elegir un parámetro de suavizado o ventana. La influencia de este parámetro sobre los resultados obtenidos obliga a que el uso de estos métodos en inferencia sea delicado, ya que la decisión final puede verse det...
- Autores:
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Martínez-Camblor, Pablo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2008
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40630
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40630
http://bdigital.unal.edu.co/30727/
- Palabra clave:
- tests no paramétricos
estimación núcleo
parámetro ventana
Nonparametric tests
Kernel estimation
Bandwidth
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | Una de las principales limitaciones de las técnicas de suavizamiento es la necesidad de elegir un parámetro de suavizado o ventana. La influencia de este parámetro sobre los resultados obtenidos obliga a que el uso de estos métodos en inferencia sea delicado, ya que la decisión final puede verse determinada por la elección del parámetro. El objetivo principal de este trabajo es el estudio de algunos algoritmos para el cálculo automático del parámetro ventana en problemas de contrastes de hipótesis para la igualdad de k poblaciones independientes. |
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