Aplicaciones bayesianas a problemas no paramétricos

  1. González Pérez, Beatriz
Dirigée par:
  1. Miguel Ángel Gómez Villegas Directeur

Université de défendre: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 13 mai 2005

Jury:
  1. Paloma Main Yaque President
  2. Luis Sanz San Miguel Secrétaire
  3. Francisco Javier Girón González-Torre Rapporteur
  4. Agustín García Nogales Rapporteur
  5. Julián de la Horra Navarro Rapporteur
Département:
  1. Estadística e Investigación Operativa

Type: Thèses

Résumé

Se desarrolla un procedimiento bayesiano para el contraste de homogeneidad de poblaciones multinomiales independientes en tablas de contingencia , cuando el vector de proporciones comunes en la hipótesis nula es conocido, desconocido o de forma funcional conocida. La metodología consiste en asignar una masa a priori inicial a la hipótesis nula y repartir la probabilidad restante en los puntos de la alternativa mediante una función de densidad. Se calcula la probabilidad a posteriori de la hipótesis nula de homogeneidad correspondiente, y se compara con el p-valor del procedimiento clásico usual, obteniendo una reconciliación entre ambos métodos en los términos de una condición suficiente. Finalmente, en el contexto de la hipótesis nula puntual multivariante, se demuestra un teorema que pone de manifiesto cómo y cuándo es posible llegar a un acuerdo entre las aproximaciones clásica y bayesiana.