Estimación del parámetro de dispersión en la distribución binomial negativa en estudios estratificados
Descripción del Articulo
En el presente trabajo se estudio, analizo y describió el comportamiento de los diferentes estimadores del parámetro de dispersión de la distribución binomial negativa (NB), cuando se tiene datos de conteo en un diseño de muestreo estratificado en que, el modelo estadístico asume una media por cada e...
| Autor: | |
|---|---|
| Formato: | tesis de maestría |
| Fecha de Publicación: | 2019 |
| Institución: | Universidad Nacional de San Agustín |
| Repositorio: | UNSA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/8353 |
| Enlace del recurso: | http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/8353 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Parámetro de dispersión Distribución binomial negativa Muestreo estratificado Método de momentos Máxima verosimilitud Máxima verosimilitud perfilado https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.01 |
| Sumario: | En el presente trabajo se estudio, analizo y describió el comportamiento de los diferentes estimadores del parámetro de dispersión de la distribución binomial negativa (NB), cuando se tiene datos de conteo en un diseño de muestreo estratificado en que, el modelo estadístico asume una media por cada estrato. Nótese que si el número de estrato es grande, entonces el modelo estadístico está altamente parametrizado y el estimador de máxima verosimilitud (MLE) del parámetro de dispersión NB puede ser sesgado e ineficiente. Algunos de los estimadores estudiados incluyen ajustes para el número de parámetros medios para reducir el sesgo. Por medio de simulación, se estudió el comportamiento de los estimadores: método de momentos, máxima verosimilitud, máxima verosimilitud perfilado, comparando el sesgo, el error cuadrático medio. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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