Inferencia bayesiana no paramétricaprocesos gamma extendidos

  1. Duarte Vargas, Juan
Dirigée par:
  1. Domingo Morales González Directeur

Université de défendre: Universidad Complutense de Madrid

Année de défendre: 1995

Jury:
  1. Vicente Quesada Paloma President
  2. Leandro Pardo Llorente Secrétaire
  3. Ricardo Vélez Ibarrola Rapporteur
  4. Alfonso García Pérez Rapporteur
  5. Maria Luisa Menéndez Rapporteur

Type: Thèses

Teseo: 47694 DIALNET

Résumé

LA MEMORIA ESTA DIVIDIDA EN CINCO CAPITULOS, EN EL CAPITULO 1 SE DA UNA INTRODUCCION A LOS CONCEPTOS BASICOS QUE SE UTILIZAN A LO LARGO DEL TRABAJO. EN EL CAPITULO 2 SE CARACTERIZA EL SOPORTE DE LOS PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS EN LAS TOPOLOGIAS DE LA CONVERGENCIA DEBIL Y PUNTUAL. EN EL CAPITULO 3 SE DEMUESTRA QUE LOS MODELOS BAYESIANOS PARAMETRICOS PUEDEN SER APROXIMADOS POR MODELOS BAYESIANOS NO PARAMETRICOS; UTILIZANDO MISTURAS DE PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS. EN EL CAPITULO 4 Y 5 SE ESTUDIA EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE FUNCIONES DE SUPERVIVENCIA CON DATOS DOBLEMENTE CENSURADOS.