{"id":78725,"date":"2018-03-09T23:24:27","date_gmt":"2018-03-09T23:24:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/simulacion-de-valores-delcoeficiente-de-exceso-multivariante-en-poblaciones-normales\/"},"modified":"2018-03-09T23:24:27","modified_gmt":"2018-03-09T23:24:27","slug":"simulacion-de-valores-delcoeficiente-de-exceso-multivariante-en-poblaciones-normales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/analisis-multivariante\/simulacion-de-valores-delcoeficiente-de-exceso-multivariante-en-poblaciones-normales\/","title":{"rendered":"Simulacion de valores delcoeficiente de exceso multivariante en poblaciones normales"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong>  Marcos Rodrigues Antonio  Nuno <\/strong><\/h2>\n<p>En la memoria se estudian y analizan los conceptos de exceso o curtosis multivariante, tanto para datos emp\u00edricos como para distribuciones te\u00f3ricas, y tanto en aquellos casos en los que la matriz de dispersi\u00f3n (varianzas y covarianzas) tiene inversa como aqu\u00e9llos para los que esa matriz es singular. El concepto es importante porque permite contrastar la normalidad multivariante de una tabla de datos, para lo cual construimos tablas de cuantiles de la curtosis multivariante y, alternativamente, damos aproximaciones num\u00e9ricas de las mismas que pueden ser utilizadas para muestras de tama\u00f1o n > 20. la memoria est\u00e1 estructurada en 5 cap\u00edtulos, y unos ap\u00e9ndices con los programas utilizados, escritos en mathematica, y una tabla de cuantiles y momentos de la curtosis multivariante en muestras normales, para tama\u00f1os de muestra n = 4 (1) 30 (10) 100, 150, 200 (100) 500, 1000 y n\u00famero de variables p = 2 (1) 12, con p ? N &#8211; 2, terminando con unas conclusiones y las referencias bibliogr\u00e1ficas. en el primer cap\u00edtulo se estudia el concepto de inversa generalizada de una matriz y sus propiedades. en el cap\u00edtulo 2 se estudian los conceptos de asimetr\u00eda y curtosis multivariante, tanto para distribuciones te\u00f3ricas como para tablas de datos, se sigue la definici\u00f3n dada por mardia, y se extienden esa definiciones a los casos en que la matriz de dispersi\u00f3n es singular, probando que la definici\u00f3n general es independiente de la inversa generalizada utilizada. en el cap\u00edtulo 3 se estudian las propiedades de la curtosis multivariante, tanto para distribuciones te\u00f3ricas como para datos emp\u00edricos; se ve su invariancia bajo transformaciones lineales que conserven el rango de la matriz de dispersi\u00f3n, su efecto en pruebas de comparaci\u00f3n de medias, de matrices de dispersi\u00f3n, y su uso como prueba de normalidad multivariante seg\u00fan el test de mardia. en el cap\u00edtulo 4 estudiamos, por simulaci\u00f3n, los cuantiles y 4 primeros momentos de la curtosis multivariante en poblac<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Simulacion de valores delcoeficiente de exceso multivariante en poblaciones normales<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Simulacion de valores delcoeficiente de exceso multivariante en poblaciones normales <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0  Marcos Rodrigues Antonio  Nuno <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Salamanca<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/02\/2006<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Ram\u00f3n Ardanuy Albajar<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco jose Cano sevilla <\/li>\n<li>pascual Cutillas ripoll (vocal)<\/li>\n<li>mercedes Prieto garcia (vocal)<\/li>\n<li>joaquin Mu\u00f1oz garcia (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Marcos Rodrigues Antonio Nuno En la memoria se estudian y analizan los conceptos de exceso o curtosis 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