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MTM2010-16845

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INFERENCIA PARAMETRICA: SUFICIENCIA Y MODELIZACION DE DATOS LINEALES Y DIRECCION...

INFERENCIA PARAMETRICA: SUFICIENCIA Y MODELIZACION DE DATOS LINEALES Y DIRECCIONALES EN ESTADISTICA MATEMATICA SE USAN DIVERSOS PROCEDIMIENTOS DESDE UN PUNTO DE VISTA TEORICO PARA RESOLVER PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADISTICA, ESPECIALMENTE IMPORTANTES EN ESE SENTIDO SON LOS PROCESOS DE REDUCCION POR SUFICIENCIA E... ver más

01/01/2010

UNEX

45K€

Presupuesto del proyecto: 45K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 804

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2010-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE EXTREMADURA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 804

Presupuesto del proyecto 45K€

Descripción del proyecto EN ESTADISTICA MATEMATICA SE USAN DIVERSOS PROCEDIMIENTOS DESDE UN PUNTO DE VISTA TEORICO PARA RESOLVER PROBLEMAS DE INFERENCIA ESTADISTICA, ESPECIALMENTE IMPORTANTES EN ESE SENTIDO SON LOS PROCESOS DE REDUCCION POR SUFICIENCIA E INVARIANZA QUE, APLICADOS CONJUNTAMENTE Y EN SITUACIONES DE ESPECIAL INTERES DESDE UN PUNTO DE VISTA APLICADO (ANALISIS DE LA VARIANZA O REGRESION LINEAL, POR EJEMPLO), CONDUCEN A RESULTADOS OPTIMOS, EL PROYECTO QUE PRESENTAMOS PRETENDE CONTINUAR CON EL ESTUDIO QUE LLEVAMOS A CABO DURANTE LOS ULTIMOS AÑOS SOBRE LA RELACION ENTRE CONCEPTOS DE ESPECIAL INTERES EN ESTADISTICA MATEMATICA, COMO SON LOS DE SUFICIENCIA, INVARIANZA, COMPLETITUD, LIBERTAD E INDEPENDENCIA CONDICIONAL, TANTO DESDE EL PUNTO DE VISTA CLASICO COMO DESDE EL PUNTO DE VISTA BAYESIANO, FUNDAMENTALMENTE EN UN CONTEXTO PARAMETRICO, CONSIDERAMOS, ADEMAS, DE INTERES EL USO DE TECNICAS BAYESIANAS (EL FACTOR BAYES ES EL INSTRUMENTO APROPIADO) EN EL DISEÑO DE METODOS ESTADISTICOS FRECUENTISTAS,LA SEGUNDA PARTE DEL PROYECTO PRETENDE PROPONER MODELOS ESTADISTICOS ADECUADOS PARA EL ESTUDIO DE DATOS LINEALES (OBSERVADOS EN LA RECTA REAL O EN EL ESPACIO EUCLIDEO N-DIMENSIONAL) Y DIRECCIONALES (OBSERVADOS EN EL CIRCULO UNIDAD, EL TORO, EL CILINDRO O LA ESFERA), EN AMBOS CONTEXTOS PRETENDEMOS DESARROLLAR MODELOS FLEXIBLES, CAPACES DE DESCRIBIR CARACTERISTICAS QUE FRECUENTEMENTE PRESENTAN LOS DATOS REALES, TALES COMO ASIMETRIA, COLAS PESADAS O LIGERAS Y MULTIMODALIDAD, DOS OBJETIVOS PRIORITARIOS SON LOS DE OBTENER RESULTADOS PARA LAS PROPIEDADES FUNDAMENTALES DE LOS MODELOS E INVESTIGAR EL COMPORTAMIENTO DE METODOS DE INFERENCIA PARA SUS PARAMETROS Y PARA CONTRASTAR HIPOTESIS DE GRAN INTERES, PUESTO QUE YA SE HAN PROPUESTO EN LA LITERATURA VARIOS MODELOS PARA ESTOS DATOS, COMPARAREMOS LOS MODELOS QUE DESARROLLEMOS CON LOS YA EXISTENTES, COMO AYUDA PARA POTENCIALES USUARIOS, TAMBIEN NOS PROPONEMOS PRODUCIR SOFTWARE PARA IMPLEMENTAR LAS TECNICAS INFERENCIALES ASOCIADAS CON LOS NUEVOS MODELOS, PRETENDEMOS ADEMAS APLICAR LOS MODELOS Y TECNICAS DE INFERENCIA ESTADISTICA QUE DESARROLLEMOS EN EL ANALISIS DE DATOS REALES PROCEDENTES DE UN AMPLIO RANGO DE DISCIPLINAS, FINALMENTE ESTAMOS INTERESADOS EN LA OBTENCION DE RESULTADOS EN LA FRONTERA DE LAS DOS LINEAS MENCIONADAS, Y EN LAS POSIBLES APLICACIONES DE LOS MISMOS,

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