Year: 2020
Type: dissertation
Abstract: El comienzo del desarrollo de las técnicas de bootstrap en 1979 es un hito fundamental en Estadística, ya que se establece un nuevo marco para el análisis estadístico basado en simulaciones al proporcionar técnicas de inferencia en situaciones más realistas, que requieren menos hipótesis de partida y no requieren obtener la distribución de probabilidad teórica de los estimadores. El objetivo de este trabajo es realizar una revisión teórica de los métodos bootstrap que permiten obtener estimaciones fiables de errores estándar, intervalos de confianza y otras medidas de incertidumbre en un amplio rango de problemas. Se revisan las propiedades de los métodos de remuestreo con modelos paramétricos y no paramétricos. También se revisan los principios básicos de la realización de contrastes de hipótesis, incluidos los tests de tipo Monte Carlo. Finalmente se describe como este tipo de métodos se pueden aplicar en los problemas de regresión lineal y se realizan comparaciones entre las propiedades de métodos clásicos basados en aproximaciones y los métodos bootstrap mediante el análisis a través de simulaciones de la precisión de los intervalos de confianza de los coeficientes de regresión.
Source: Zaguan (Universidad de Zaragoza)
Authors: Belío Miranda, Javier, Cebrián Guajardo, Ana Carmen
Institution: Universidad de Zaragoza
Language: Spanish
Subfield: Statistics and Probability
Field: Mathematics
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7058273446