Inferencia bayesiana no paramétrica: procesos gamma extendidos

Autores: Juan Duarte Vargas
Directores de la Tesis: Domingo Morales González (dir. tes.)
Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 1995
Idioma: español
Tribunal Calificador de la Tesis: Vicente Quesada Paloma (presid.) , Leandro Pardo Llorente (secret.) , Ricardo Vélez Ibarrola (voc.) , Alfonso García Pérez (voc.) , Maria Luisa Menéndez (voc.)
Texto completo no disponible (Saber más ...)
Resumen
- LA MEMORIA ESTA DIVIDIDA EN CINCO CAPITULOS, EN EL CAPITULO 1 SE DA UNA INTRODUCCION A LOS CONCEPTOS BASICOS QUE SE UTILIZAN A LO LARGO DEL TRABAJO. EN EL CAPITULO 2 SE CARACTERIZA EL SOPORTE DE LOS PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS EN LAS TOPOLOGIAS DE LA CONVERGENCIA DEBIL Y PUNTUAL. EN EL CAPITULO 3 SE DEMUESTRA QUE LOS MODELOS BAYESIANOS PARAMETRICOS PUEDEN SER APROXIMADOS POR MODELOS BAYESIANOS NO PARAMETRICOS; UTILIZANDO MISTURAS DE PROCESOS GAMMA EXTENDIDOS. EN EL CAPITULO 4 Y 5 SE ESTUDIA EL PROBLEMA DE ESTIMACION DE FUNCIONES DE SUPERVIVENCIA CON DATOS DOBLEMENTE CENSURADOS.