Resumen de Optimización en estudios de Monte Carlo en estadística: aplicaciones al contraste de hipótesis
EL PRINCIPAL RESULTADO ES LA PRESENTACION Y ESTUDIO DE UNA TECNICA DE OPTIMIZACION EN ESTUDIOS DE MONTE CARLO EN ESTADISTICA, SE BASA EN OBTENER UN ESTIMADOR DE LA ESPERANZA DE UNA VARIABLE DICOTOMICA, Y, QUE TIENE UNA VARIANZA MENOR QUE EL ESTIMADOR HABITUAL, LA FRECUENCIA RELATIVA. ESTE ESTIMADOR OPTIMIZADO SE BASA EN EL CONOCIMIENTO DE OTRA VARIABLE DICOTOMICA (DE CONTROL), C, CORRELACIONADA CON Y Y DE ESPERANZA CONOCIDA E (C). LA APLICACION DE ESTA TECNICA ES SENCILLA DE IMPLEMENTAR. EN SIMULACION DE MONTE CARLO EN ESTADISTICA ES RELATIVAMENTE FRECUENTE DISPONER DE TALES VARIABLES DE CONTROL. ASI, POR EJEMPLO, EN ESTUDIOS DE SIMULACION DE LA POTENCIA DE UN NUEVO TEST NO PARAMETRICO SE PUEDE UTILIZAR EN OCASIONES UN TEST PARAMETRICO COMPARABLE, DE POTENCIA CONOCIDA.
ADEMAS, SE PROPUSO UN NUEVO TEST PARA EL PROBLEMA DE BEHRENS-FISHER BASADO EN LA DISTANCIA DE RAO, AL CUAL SE LE APLICA LA ANTERIOR TECNICA PARA CONOCER SU POTENCIA Y ROBUSTEZ.
