kriptia.com
Búsqueda personalizada




Inicio > MATEMATICAS > ESTADISTICA >

TECNICAS DE PREDICCION ESTADISTICA

English | Français | Deutsche
2 tesis en 1 páginas: 1
  • COMBINACIÓN DE PREDICCIONES Y MÉTODOS DE EVALUACIÓN. NUEVAS ALTERNATIVAS BASADAS EN MEDIDAS DE INFORMACIÓN.

    Autor: MORENO CUARTAS BLANCA.
    Año: 2004.
    Universidad: OVIEDO [Más tesis de esta universidad] [www.uniovi.es].
    Centro de lectura: FACULTAD DE CC. ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
    Centro de realización: FACULTAD DE CC. ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/ESTADISTICA/TECNICAS_DE_PREDICCION_ESTADISTICA/1#108798
    Resumen: Las predicciones relativas a una misma magnitud económica pueden ser realizadas por diferentes agentes y mediante distintos métodos, dependiendo la elección de la predicción final del grado de precisión que ésta lleve asociado. Dado además que cada método empleado y cada agente implicado pueden capturar diferentes aspectos de la información, parece conveniente llevar a cabo una combinación de predicciones. Como consecuencia de estas consideraciones, en esta Memoria se investigan las posibilidades que las medidas de información ofrecen en el contexto de la predicción económica, distinguiendo la evaluación y la combinación de predicciones. En lo que se refiere a la evaluación, las primeras propuestas basadas en medidas de información corresponden a Theil (1966), quien desarrolla medidas basadas en la incertidumbre del Shannon (1948). En línea con este planteamiento, en esta memoria se examinan nuevas alternativas que incluyen tanto indicadores basados en la incertidumbre (medida de imprecisión cuadrática) como otros construidos a partir de las inquietudes (información cuadrática asociadas a las predicciones e imprecisión cuadrática basada en errores relativos). El análisis del comportamiento empírico de estos indicadores y su comparación con las medidas habituales permite extraer algunas conclusiones de interés. En cuanto a la combinación de predicciones, los trabajos pioneros corresponden a Bates y Granger (1969), quienes proponen técnicas para obtener una predicción de síntesis a partir de combinaciones lineales de predicciones individuales, cuyos pesos se obtienen a partir de las correspondientes varianzas. En este trabajo investigamos las posibilidades de la Teoría de la Información para desarrollar técnicas de combinación cuyas ponderaciones calibren de modo desigual las predicciones individuales. En concreto empleamos el principio de Maximización de Entropía para las medidas de incertidumbre de Hannon, cuadrática y doble cuadrática, y utilizamos la evidencia empírica disponible para comparar las ponderaciones estimadas y las predicciones combinadas mediante la media artimética. Además, se plantea la combinación mediante la regresión basada en errores cuadráticos relativos, donde la función a minimizar es una inquietud doble cuadrática, y se compara la predicción combinada obtenida bajo este enfoque con el mínimos cuadrados ordinarios. Dado que también es posible elaborar predicciones basadas en la combinación de información subjetiva, la Memoria analiza distintos métodos de cuantificación de expectativas, comparando su capacidad predictiva en medidas de evaluación tanto tradicionales como basadas en medidas de información. Se analizan también algunos indicadores que sintetizan las expectativas sobre diversas variables económicas, estudiando su su capacidad para anticipar la evolución del ciclo económico.
  • CONTRIBUCIONES AL ANÁLISIS DE DATOS LONGITUDINALES BAJO UNA PERSPECTIVA MULTINIVEL

    Autor: FERMIN PARRA WILMER JESUS.
    Año: 2004.
    Universidad: SALAMANCA [Más tesis de esta universidad] [www.usal.es].
    Centro de lectura: DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA.
    Centro de realización: DEPARTAMENTO DE ESTADISTICA.
    Enlace a esta ficha: http://www.kriptia.com/MATEMATICAS/ESTADISTICA/TECNICAS_DE_PREDICCION_ESTADISTICA/1#111453
    Resumen: Un problema común en estudios longitudinales es el abandono, un tipo de dato faltante en el cual la serie de mediciones termina prematuramente. Dependiendo de la relación entre la ausencia y la respuesta, los abandonos pueden influir preponderantemente en la interpretación de los efectos de los tratamientos y otras covariables del estudio. El abandono más problemático es el no-aleatorio (MNAR), en el cual la ausencia está relacionada con las respuestas no observadas. Los modelos de patrones mezclados han sido propuestos para datos longitudinales con este tipo abandono. En estos modelos se estratifica la población por el tiempo de abandono y luego se describen los datos observados dentro de cada grupo de ausencia. Un problema con esta estratificación es que en un tiempo particular pueden ocurrir los tres tipos de abandonos: completamente aleatorios (MCAR), aleatorios (MAR) y no-aleatorios. La diferencia entre estos tipos de abandono hace poco sensible detectar efectos de covariables y diferenciar los grupos de abandono. En este trabajo se propone un método para analizar datos longitudinales de respuestas continuas con abandonos no-aleatorios. Éste consiste en estratificar la población mediante un "desvío de abandono" y usar un modelo multinivel para el análisis. El método propuesto se compara, mediante un estudio de simulación, con la supresión listwise, la inclusión pairwise y el modelo de patrones mezclados con el tiempo de abandono. Los resultados demuestran que nuestra propuesta es más sensible en la detección efectos de covariables. La propuesta se aplica a un conjunto de datos longitudinales, con abandonos, en el área de educación.
2 tesis en 1 páginas: 1
Búsqueda personalizada
kriptia.com
E-mail