La información cuadrática es una buena alternativa a la información de Shannon para todos aquellos problemas que, por su naturaleza, interesa tratarlos con una utilidad no local. El objetivo de este trabajo es dar, para estas situaciones, un método secuencial de construcción de diseños para discriminación entre modelos, basado en la maximización de la información cuadrática.
Después de una introducción, donde se resumen los conceptos y resultados principales sobre información cuadrática, se plantea el problema, reduciéndolo a un caso particular de comparación de experimentos, con un espacio paramétrico de tipo mixto, y donde la cantidad de interés es alternativamente un subconjunto de sus componentes o todo él. Se dan los diseños óptimos en ambos casos, su relación y posibles alternativas y aplicaciones.
Quadratic information is a good alternative to Shannon information for all those problems that, ought to their nature, we are interested to treat with a nonlocal utility. The purpose of this paper is to give, for all those situations, a sequential method for building designs to dicriminate between models. This is based on the maximization of the quadratic information.
After an introduction, where the main results and concepts about the quadratic information are summarized, the problem is presented and reduced to a particular case of experiment comparison, with a mixed type parameter space and where the interest quantity is alternatively a subset of its components or the whole set. In both cases, optimum designs are given, as well as its relations, possible alternatives and applications.
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