Resumen de Contrastes de bondad de ajustes con datos mal clasificados basados en PHI-divergencias ponderadas
Elena Landáburu Jiménez, Leandro Pardo Llorente 
Los contrastes usuales de bondad de ajuste en poblaciones multinomiales, incrementan su tamaño y disminuyen su potencia cuando existen observaciones que están mal clasificadas. El problema se resuelve, en alguna manera, considerando el estimador de máxima verosimilitud basado en un muestreo doble en lugar del basado en una m.a.s. En esta comunicación se consideran contrastes de bondad de ajuste cuando existe una ponderación sobre las clases consideradas y se admite la posibilidad de tener observaciones mal clasificadas. Estos nuevos contrastes se basan en medidas de f-divergencias. Se dedicará una especial atención al caso binomial.
