WAHRSCHEINLICHKEIT

Autor: EL HALIMI RACHID.
Jahr: 2004.
Universität: BARCELONA [www.ub.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE BIOLOGIA.
Ort der Vorbereitung: UNIVERSITAT DE BARCELONA.

Inhaltsangabe: In dieser Forschung stellt eine "Werkstatt" für fortgeschrittene Analyse der Daten im Rahmen der Modelle, gemischt mit Arrays strukturierten varianzas - covarianzas der zufälligen Effekten und / oder Abfälle. Die Anpassung dieser Modelle hat gezeigt, einige Bedenken über die Empfindlichkeit der Rückschlüsse über die Annahmen des Modells, vor allem, wenn sie nicht den üblichen Annahmen über die Normalität Abfälle und zufällige Faktoren. Das wichtigste Ziel der Arbeit ist die Untersuchung der Wirksamkeit des Einsatzes von nicht lineare gemischte Modelle zur Analyse von Daten aus wiederholten Maßnahmen und über die Robustheit der folgernd parametrischen Ansatz, der auf die Angleichung von lindstrom und Bates (1990), und Zu schlagen und zu evaluieren, um mögliche Alternativen, auf der Grundlage der Bootstrap Methodik. Außerdem werden der beste Weg, um die Bootstrap Proben von Längsschnittdaten unter gemischten Modelle, und ist eine Anpassung der Methodik zur Anpassung Bootstrap Methoden in zwei Phasen, wie STS (Standard in zwei Stufen) und GTS (Global zweistufigen). Die Simulation Ergebnisse bestätigen, dass die parametrischen Ansatz basiert auf der Annahme, der Normalität ist nicht zuverlässig, wenn die Verteilung der Variable ernsthaft weicht von der Norm. Insbesondere die ungefähre Vertrauen Abständen auf der Grundlage einer linearen Annäherung, und in der Regel die Ergebnisse aintóticos von größter versoimilitud, es sind robust im Vergleich zu den Abweichungen von den Annahmen der Normalität der Daten, noch zeigen sie relativ großen Größen. Die Methode "Bootstrap" bietet eine Schätzung der Parameter in Bezug auf den Umfang und die Bandbreite ihrer Berichterstattung relativ besser geeignet für die klassische Methode basiert auf der Annahme eines normalen Variable untersucht.

Autor: MONLEON GETINO ANTONIO.
Jahr: 2005.
Universität: BARCELONA [www.ub.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE BIOLOGÍA.
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE BIOLOGIA (UB).

Autor: VIVO MOLINA JUANA MARÍA.
Jahr: 2005.
Universität: GRANADA [www.ugr.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.

Inhaltsangabe: Dieser Bericht besteht aus fünf Kapiteln mit seinen Feststellungen. In den ersten vier wird der Werkzeuge und Adressen logconcavidad die Eigenschaften der Wahrscheinlichkeit Modelle, und das letzte Kapitel ist für die wirtschaftliche Ansatz und seine Anwendung in der Bewertung. Insbesondere die ersten Kapitel führt einige Modelle Wahrscheinlichkeit univariate und bivariate üblichen Theorie der Bewertung, sowie einige bivariate exponentielle Modelle für die Prozess-Modellierung Risiko Angehörigen. Es enthält auch Definitionen und grundlegende Eigenschaften von logconcavidad, die verwendet werden, entlang der Speicher umgesetzt am Ende dieses Kapitels zu den üblichen Modellen univariate Theorie der Bewertung. Zu Beginn der Studie der Eigenschaften von extremen bivariate probabilistische Modelle, in der zweiten Kapitel wird untersucht, die gängigsten Modelle exponentiellen bivariate durch die weit verbreiteten Mischungen von zwei oder drei exponentiellen Ausweitung von bestehenden Ergebnisse in der Literatur über die Einstufung dieser Gemische, und auf Die Enden der exponentiellen bivariaten statistischen Modellen. Darüber hinaus sind einige dieser extremen Modelle exponentiellen bivariaten noch eine Mischung aus vier verallgemeinerten Exponentialfunktion. Daher ist in der dritten Kapitel werden diese Mischungen Verlängerung der vorherigen Kapitel, das die Charakterisierung der vier Mischungen verallgemeinerten exponentiellen Wahrscheinlichkeit zu einem Modell, wie auch die Einstufung des logconcavidad von ihnen, für die Extremen von einigen Modellen exponentiellen bivariaten. Darüber hinaus sind nicht alle statistischen Extremen der bivariaten Modelle sind Mischungen von verallgemeinerten Exponentialfunktion. Zum Beispiel, in der exponentiellen Modell der bivariaten Freitag und Patil erscheinen Mischungen Gamma-und exponentiell, die diskutiert werden im vierten Kapitel. Es wird auch die Frage eine andere Nebenstelle der Mischungen durch weit verbreitete exponentielle Modelle Weibul bivariate; diese Mischungen von Weibul wurden in Wirtschaftswissenschaften an Modell der Preis-Index der Hang-Seng-Markt. Auch in diesem Kapitel der statistischen Eigenschaften logconcavidad Gegensätze, für die Daten-Modelle in das erste Kapitel, die nicht mit jeder Art von Mischung. Zum Ende dieses Speichers, die Idee mit der Anwendung der statistischen Eigenschaften logconcavidad Extremen und in den Wirtschaftswissenschaften, insbesondere Bewertungs-Theorie, in Kapitel fünf untersucht alternativen Bewertungsmethoden, die durch die Funktionen des Überlebens und der statistische Ausreißer. Hier schlagen wir eine neue Methode, die so genannte Methode der Bewertung der beiden Funktionen Überleben, und im Vergleich mit der bekannten Methode zur Bewertung der Verteilung der beiden Funktionen. Auch wir untersucht das Verhalten dieser neuen Methode mit dem gewichteten Modelle verwendet oder zu korrigieren, um den Marktwert, und weitere Ausdehnung der Reichweite solcher Modelle gewichtet in zwei Richtungen: durch die Funktionen des Überlebens und mit einer neuen Technik zur Erzeugung von Gewichten. Allerdings ist die Verwendung von Modellen gewichteten nicht vollständig lösen das Problem der Suche nach dem Marktwert, wird vorgeschlagen, die Verwendung der statistischen Analyse von Extremen sind diese Bewertungen im Verhältnis beider Bewertung durch statistische Methoden und Eigenschaften Utility logconcavidad. Wir schließen das Kapitel mit einer Anwendung der téncicas vorgeschlagen werden.