El criterio de información de akaike en el análisis de datos categorizados

• Autores: Rosa M. Inga Santivañez
• Directores de la Tesis: Leandro Pardo Llorente (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 1992
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Vicente Quesada Paloma (presid.), Emilio Cerdá Tena (secret.), Pedro Ángel Gil Álvarez (voc.), Rosario Romera Ayllón (voc.), Miquel Salicrú Pagés (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Estadística
      • Análisis de datos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense (pdf)
• Resumen

  • LA MEMORIA ESTA ESTRUCTURADA EN 4 CAPITULOS, EN EL CAPITULO 1 SE DESARROLLA EL ESTADISTICO ASOCIADO AL CRITERIO DE INFORMACION DE AKAIKE EN MODELOS RESTRINGIDOS Y NO RESTRINGIDOS. ADEMAS SE RELACIONA EL CRITERIO DE AKAIKE CON LOS METODOS BASADOS EN LA DIVERGENCIA DE KULLBACK. EN EL CAPITULO 2 SE ANALIZA UNA TABLA DE CONTINGENCIA DE TRES FACTORES DE CLASIFICACION, DANDO SOLUCION A LOS PROBLEMAS DE HOMOGENEIDAD, INTERACCION E INDEPENDENCIA. EN EL CAPITULO 3 SE RESUELVE EL PROBLEMA DE DETERMINACION DE UN CONJUNTO OPTIMO DE VARIABLES EXPLICATIVAS, TANTO EN EL CASO DE NUMERO REDUCIDO DE VARIABLES COMO EN EL CASO DE NUMERO GRANDE DE VARIABLES.

    FINALMENTE, EN EL CAPITULO 4 SE APLICAN LOS RESULTADOS DE LOS CAPITULOS ANTERIORES EN EL ANALISIS DE LOS SIGUIENTES PROBLEMAS REALES:

    1) ANALISIS DE TABLAS DE CONTINGENCIA APLICADO A DATOS DEL PARO EN ESPAÑA EN 1990.

    2) SELECCION DEL CONJUNTO OPTIMO DE VARIABLES EXPLICATIVAS DE UNA VARIABLE RESPUESTA APLICADO AL ANALISIS DE LA FECUNDIDAD EN ESPAÑA.