Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud
Frecuentemente, en estudios estadísticos se recurre al uso de métodos de estimación para estimar el valor de un parámetro desconocido. El método de estimación, suele depender de la objetividad del investigador, puesto que no hay estudios previos que determinen en qué casos es mejor estimar usando mé...
- Autores:
-
Cuero Montaño, Mary Vanessa
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/33499
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/33499
- Palabra clave:
- Métodos estadísticos
Estimación bayesiana
Modelo binomial
Estimación de máxima verosimilitud (EMV)
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
id |
UNIVALLE2_4ce6f304b8ecc9e617f42085eaeee87b |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/33499 |
network_acronym_str |
UNIVALLE2 |
network_name_str |
Repositorio Digital Univalle |
repository_id_str |
|
dc.title.spa.fl_str_mv |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
title |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
spellingShingle |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud Métodos estadísticos Estimación bayesiana Modelo binomial Estimación de máxima verosimilitud (EMV) |
title_short |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
title_full |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
title_fullStr |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
title_full_unstemmed |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
title_sort |
Tamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitud |
dc.creator.fl_str_mv |
Cuero Montaño, Mary Vanessa |
dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Tovar Cuevas, José Rafael |
dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Cuero Montaño, Mary Vanessa |
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv |
Métodos estadísticos Estimación bayesiana Modelo binomial Estimación de máxima verosimilitud (EMV) |
topic |
Métodos estadísticos Estimación bayesiana Modelo binomial Estimación de máxima verosimilitud (EMV) |
description |
Frecuentemente, en estudios estadísticos se recurre al uso de métodos de estimación para estimar el valor de un parámetro desconocido. El método de estimación, suele depender de la objetividad del investigador, puesto que no hay estudios previos que determinen en qué casos es mejor estimar usando métodos bayesianos, máximo verosímiles o de los momentos. Es por esto que, en ´esta investigación se plantea el tamaño de muestra a partir del cual los estimadores bayesianos convergen con el estimador máximo verosímil, cuando los datos provienen de una distribución binomial, para diferentes tamaños de muestra y diferentes probabilidades de ocurrencia, con el fin de definir qué método de estimación es más apropiado en una investigación dado el tamaño de muestra con el que se cuente. |
publishDate |
2024 |
dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2024 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2025-04-25T22:07:50Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2025-04-25T22:07:50Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
dc.type.content.none.fl_str_mv |
Text |
dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
dc.type.redcol.none.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TP |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.coarversion.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 |
format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/10893/33499 |
url |
https://hdl.handle.net/10893/33499 |
dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
dc.rights.coar.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.format.extent.none.fl_str_mv |
1 recurso en línea (x, 68 páginas) |
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad del Valle |
dc.publisher.place.spa.fl_str_mv |
Colombia |
dc.publisher.faculty.spa.fl_str_mv |
FACULTAD DE INGENIERÍA |
dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
ESTADISTICA |
dc.publisher.branch.none.fl_str_mv |
Sede Cali |
institution |
Universidad del Valle |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/3632c0e5-42b9-4797-a467-5f9498659946/download https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/d4f76b33-0cb4-4c33-98c5-348ff6192d78/download https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/401d6ea8-41f0-484a-89e9-2918eecf5fc9/download https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/2423c275-e722-46cc-844f-ca25fa227235/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
a2ca1b0468a241f59ff094fd301f3411 73a5432e0b76442b22b026844140d683 e37af8fbeb8c47c5ed22889ec47955e2 f130e68b76b98c9a23ff8d0a28b1bdbd |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad del Valle |
repository.mail.fl_str_mv |
admin.bibdigital@correounivalle.edu.co |
_version_ |
1831930544256974848 |
spelling |
Tovar Cuevas, José Rafaelvirtual::1514-1Cuero Montaño, Mary Vanessa2025-04-25T22:07:50Z2025-04-25T22:07:50Z2024https://hdl.handle.net/10893/33499Frecuentemente, en estudios estadísticos se recurre al uso de métodos de estimación para estimar el valor de un parámetro desconocido. El método de estimación, suele depender de la objetividad del investigador, puesto que no hay estudios previos que determinen en qué casos es mejor estimar usando métodos bayesianos, máximo verosímiles o de los momentos. Es por esto que, en ´esta investigación se plantea el tamaño de muestra a partir del cual los estimadores bayesianos convergen con el estimador máximo verosímil, cuando los datos provienen de una distribución binomial, para diferentes tamaños de muestra y diferentes probabilidades de ocurrencia, con el fin de definir qué método de estimación es más apropiado en una investigación dado el tamaño de muestra con el que se cuente.PregradoESTADISTICO(A)1 recurso en línea (x, 68 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleColombiaFACULTAD DE INGENIERÍAESTADISTICASede CaliTamaño de muestra a partir del cual el estimador Bayesiano del parámetro de la distribución Binomial coincide con el estimador de Máxima de verosimilitudTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Métodos estadísticosEstimación bayesianaModelo binomialEstimación de máxima verosimilitud (EMV)Publication0000-0003-0432-4144virtual::1514-1dc476912-9df4-4062-8688-4e6e17a4be11virtual::1514-1dc476912-9df4-4062-8688-4e6e17a4be11virtual::1514-1ORIGINAL3752 C965t.pdf3752 C965t.pdfapplication/pdf1077896https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/3632c0e5-42b9-4797-a467-5f9498659946/downloada2ca1b0468a241f59ff094fd301f3411MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-815543https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/d4f76b33-0cb4-4c33-98c5-348ff6192d78/download73a5432e0b76442b22b026844140d683MD52TEXT3752 C965t.pdf.txt3752 C965t.pdf.txtExtracted texttext/plain105535https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/401d6ea8-41f0-484a-89e9-2918eecf5fc9/downloade37af8fbeb8c47c5ed22889ec47955e2MD53THUMBNAIL3752 C965t.pdf.jpg3752 C965t.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8202https://bibliotecadigital.univalle.edu.co/bitstreams/2423c275-e722-46cc-844f-ca25fa227235/downloadf130e68b76b98c9a23ff8d0a28b1bdbdMD5410893/33499oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/334992025-04-26 04:04:18.581open.accesshttps://bibliotecadigital.univalle.edu.coRepositorio Institucional Universidad del Valleadmin.bibdigital@correounivalle.edu.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 |