La K -divergencia en el análisis estadístico de datos categorizables

Abstract

En esta memoria hemos estudiado la familia de las K -divergencias, demostrando que puede utilizarse para resolver el problema de bondad de ajuste, cuando se dispone de observaciones que se clasifican de acuerdo a m clases disjuntas, tanto para hipótesis nula simple como para hipótesis nula compuesta, intruduciendo el concepto de estimador de mínima K -divergencia, Además resolvemos también el problema de homogeneidad. Estudiamos los errores que se cometen cuando se utilizan las distribuciones aproximadas en el caso en el que se dispone de muestras pequeñas. Considerando una familia de funciones concretas , obtenemos un estadístico alternativo al estadístico x2 de Pearson para resolver estos problemas.