Contribuciones al estudio de la heterogeneidad y la dependencia

Abstract

El objetivo de esta tesis es proponer nuevos métodos para el análisis descriptivo de datos multivariantes, Por un lado, se proponen nuevas medidas escalares para resumir la variabilidad y la dependencia en datos multivariantes, con la propiedad de que pueden ser usadas para comparar vectores con distinto número de variables aleatorias. También se presentan dos aplicaciones de la nueva medida de dependencia multivariante desde el punto de vista inferencial: proponemos dos nuevos contrastes, uno de bondad de ajuste en modelos ARMA y otro para localizar estructuras no lineales en series temporales univariantes. Por otro, se desarrolla un nuevo método para el análisis de conglomerados, basado en el procedimiento SAR propuesto por Peña y Tiao (2002). Finalmente, se realiza un estudio comparativo del nuevo método con los algoritmos de conglomerados más utilizados.