| Revista: | Investigación operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000417298 |
| ISSN: | 0257-4306 |
| Autores: | Bouza, Carlos N1 |
| Instituciones: | 1Universidad de La Habana, La Habana. Cuba |
| Año: | 2007 |
| Volumen: | 28 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 216-240 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Teórico |
| Resumen en español | En este trabajo se trata de establecer como se engarzan las teorías que sustentan los modelos teóricos de la . estadística robusta, con los métodos intensivos de computación. Para ello se discute como el enfoque . funcional permite discernir sobre la convergencia de estimadores y predictores al parámetro, expresado como un funcional de la función de distribución desconocida. Esto permite establecer las condiciones generales que nos permiten usar Jacknife y Boostrap para estimar intervalos confidenciales, hacer pruebas de hipótesis etc, utilizando solo la información brindada por la muestra observada. Se hace hincapié en algunos métodos derivados del principio Boostrap |
| Resumen en inglés | This paper looks for establishing how robust statistics theoretical models and intensive computation methods interact. The functional approach is discussed for establishing the convergence of estimators and predictors to the parameter, expressed as a functional of the unknown distribution function. It allows the establishment of general conditions that sustain the use of Jacknife and Boostrap for estimating confidence intervals, hypothesis testing etc., using only sampling information. Some Boostrap derived methods are rekamarked |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Estadística, Métodos de remuestreo, Método Bootstrap, Algoritmos |
| Keyword: | Applied mathematics, Statistics, Resampling methods, Bootstrap method, Algorithms |
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