METODOS DE DISTRIBUCION LIBRE Y NO PARAMETRICA

Autor: Jácome Pumar Ma. Amalia.
Año: 2004.
Universidad: A CORUÑA.
Centro de lectura: Facultad de Informática.
Centro de realización: Facultad de Informática.

Resumen: Esta memoria aborda el estudio de variables que miden tiempos de vida, es decir, el que transcurre desde un cierto suceso inicial hasta un suceso final. Sin embargo, son frecuentes los individuos a los que no se les puede registrar el instante del suceso final. De estos individuos, llamados datos censurados por la derecha, sólo se sabe que su tiempo de vida real es superior al observado. Por ejemplo, en medicina, un paciente que sobrevive al final del ensayo clínico o muere por otra causa ajena la enfermedad en estudio. El estimulador consistente de la función de distribución en este contexto es el estimador de Kaplan-Meier (1958). Esta memoria se presenta un nuevo método de estigmación, para las funciones de distribución y densidad, que radica en la estimación previa, mediante procedimientos no paramétricos, de la función probabilidad condicional de no censura. Este paso preliminar, llamado presuavización, da lugar a un uso más eficiente de la información aportada en los datos. Se estudian las propiedades asintóticas (representación, consistencia y normalidad) del estimador presuavizado de la función de distribución, y se muestra su eficiencia, en un estudio de simulación, respecto al estimador de Kaplan-Meier. Las mismas propiedades asintóticas se demuestran para el estimador presuavizado de la densidad. Además, se obtiene una representación asintótica del error cuadrático medio integrado (MISE) así como de las ventanas óptimas que lo minimizan. A partir de dicha representación de las ventanas, se propone un selector de tipo plug-in y se prueba su consistencia en probabilidad. El comportamiento práctico de éste, junto con el de otros selectores basados en remuestreos bootstrap, se ha analizado en un estudio de simulación. Se estudia, asimismo, el efecto en la estimación presuavizada cuando se usan dos estimadores diferentes de la probabilidad condicional de no censura. En concreto, se han comparado los estimadores de Nadaraya-Watson y local lineal. Por último, se ilustra el comportamiento de ambos estimadores presuavizados con una aplicación a datos relativos al programa de transplante de corazón de Stanford.

Autor: PRATS MONTALBÁN JOSÉ MANUEL.
Año: 2004.
Universidad: POLITÉCNICA DE VALENCIA.
Centro de lectura: Dep. Estadistica e Investigacion Operativa.
Centro de realización: Universidad Politécnica de Valencia.

Resumen: 1. Introducción El abaratamiento de la adquisición de imágenes en color en los procesos industriales ha llevado a la posibilidad de controlar los mismos a partir de la inspección visual automatizada de las primeras. Así, tomando una imagen en color que caracteriza el proceso en condiciones normales de operación, es posible crear un módelo que acumule la mayor cantidad de información relevante posible, y a partir del mismo determinar si nuevas imágenes se adecuan al mismo, o no. Una manera de enriquecer la información proporcionada por estas imágenes es incluir información de tipo textual, ya que ésta puede ayudar a caracterizar la imagen utilizada para crear el modelo, así como determinar la existencia de nuevas características o defectos presentes en las nuevas imágenes. 2. Estructura de los datos Las matrices de dimensión 4 que forman este tipo de imágenes tienen en realidad tres tipos diferentes de modos o direcciones de variación natural: la información muestral, definida por la estructura bidimensional de los píxeles, que constituyen los objetos que se van a analizar, y que se despliegan a lo largo de la primera dirección; la información de carácter textual, formada por los píxeles adyacentes al que constituye la muestra y que forman la ventana de vecindad; y la información de carácter espectral, formada por los distintos canales de color a través de los cuales se recoge la información de este tipo. De esta manera se obiene una estructura interna 3-way del tipo OVV (Objeto, Variable, Variable). 3. Análisis multivariante de imágenes. El análisis multivariante de estas imágenes 3-way puede llevarse a cabo utilizando metodologías de desplegado de la matriz del tipo Unfold-PCA o Unfold-PLS, o bien directamente a partir de los modelos N-way, tales como PARAFAC, Tucker 3 o N-PLS. 4. Enfoque de clasificación y detección de defectos. Una vez caracterizadas la/a imagen/es "patrón", se puede determinar la adecuación de nuevas imágenes a la/s primera/s a partir del

Autor: CHACÓN DURÁN JOSÉ ENRIQUE.
Año: 2004.
Universidad: EXTREMADURA.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS.

Resumen: La memoria estudia el problema de estimación de densidades en Estadísticas Matemática. En un marco muy general se expone la relación entre el concepto de suficiencia parcial y la estimación de densidades y se prueba también que la hipótesis de que la densidad esté en algún espacio Lp no es distinguible, en el sentido de Hoeffding y Wolfowitz. Para el caso concreto de la estimación de una densidad real univariante se estudia el estimador núcleo, con especial énfasis en el problema de elección de un ancho de banda óptimo. Bajo condiciones muy poco restrictivas se prueba la existencia de dicho ancho de banda óptimo, así como sus propiedades asistólicas y se describe la sucesión de anchos de banda óptimos hasta el orden del tercer término dominante cuando se utiliza un núcleo de cualquier orden k. Se describe la metodología bobtstrap, representando estructuras estadísticas apropiadas para el estudio de los estimadores bootstrap, tanto para tamaño muestral fijo como para el caso asintótico, y se aplica dicho método al problema de elección automática del ancho de banda piloto de tipo local, y se estudian sus propiedades asintóticas, mediante teoremas de distribución límite del error relativo respecto dela sucesión de anchos de banda óptimos, y su comportamiento para tamaños muestrales finitos, mediante un estudio comparativo por simulación.

Autor: PÉREZ MARÍN ANA MARÍA.
Año: 2005.
Universidad: BARCELONA.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.

Resumen: El tema central de esta tesis es la fidelización de clientes y la gestión del riesgo de negocio en entidades aseguradoras. En la tesis se analiza el tiempo de permanencia del asegurado como cliente de la compañía de seguros a través de la utilización de un -- propuesto para tal efecto y denominado "Naive local constant". Se analizan, datos sobre la cancelación de pólizas proporcionadas por una aseguradora danesa y se extraen conclusiones sobrelos factores asociados a una menor duración de la vida del asegurado dentro de la compañía y sobre la gestión del riesgo de negocio en la misma.