{"id":86275,"date":"2000-08-09T00:00:00","date_gmt":"2000-08-09T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/estimacion-no-parametrica-de-conjuntos-de-nivel-algunas-apliaciones\/"},"modified":"2000-08-09T00:00:00","modified_gmt":"2000-08-09T00:00:00","slug":"estimacion-no-parametrica-de-conjuntos-de-nivel-algunas-apliaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/estimacion-no-parametrica-de-conjuntos-de-nivel-algunas-apliaciones\/","title":{"rendered":"Estimacion no parametrica de conjuntos de nivel.algunas apliaciones"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Amparo Baillo Moreno <\/strong><\/h2>\n<p>Se considera el problema de estimar un conjunto del espacio eucl\u00eddeo r  d a partir de una muestra aleatoria de puntos x_1,&#8230;.,X_n. En concreto, se consideran conjuntos de nivel de la forma s={f&gt;c}, donde f es una funcion de densidad en r   d y c una constante no negativa. En el caso particular c=0 el problema se reduce a la estimaci\u00f3n de un conjunto ( el soporte de f) a partir de una muestra aleatoria de puntos elegidos dentro de \u00e9l. El enfoque es \u00abno param\u00e9trico\u00bb en el sentido de que no se supone que la densidad f pertenezca a una familida param\u00e9trica de distribuciones.  la memoria consta de cuatro cap\u00edtulos. En el primero de ellos se incluye una revisi\u00f3n general de la teoria de estimaci\u00f3n de conjuntos y sus aplicaciones. en el capitulo 2 se desarrollan las ideas de devroye y wise(1980) relativas a la aplicabilidad del estimador del soporte s_n=u_[i=1} nb(x_i,e_n) (1),en el problema de detectar un cambio en la distribuci\u00f3n de las observaciones x_1,x_2,&#8230; La idea de estos autores es decidir que se ha producido un cambio en la etapa n+1 cuando, por primera vez, x_[n+1} e s_n (2). Se presentan dos teoremas relativos a las tasas de convergencia hacia cero de la probabilidad de falsa alarma cuando se utiliza el mencionado criterio de detecci\u00f3n. se proponen asimismo dos maneras de seleccionar el par\u00e1metro de suavizado e_n en el estimador (1) cuando se utiliza el procedimiento de detecci\u00f3n(2).  en el cap\u00edtulo 3 se consideran estimadores del conjunto del nivel [f&lt;-c} de la forma {f_n&lt;-c}  siendo f_n un estimador tipo \u00abkernel\u00bb de la densidad f. Se presenta un teorema acerca de tasas de convergencia en media de la variable aleatoria p{z e{f_n&lt;-c}}, siendo c&gt;0 una constante prefijada. este resultado tiene su motivaci\u00f3n practica en el contexto del analisis de conglomerados, donde se definen como \u00abconglomerados poblacionales\u00bb las componentes conexas del \u00absoporte significativo\u00bb {f&gt;c}. Se considera tambien una versi\u00f3n<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Estimacion no parametrica de conjuntos de nivel.algunas apliaciones<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Estimacion no parametrica de conjuntos de nivel.algunas apliaciones <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Amparo Baillo Moreno <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Aut\u00f3noma de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 08\/09\/2000<\/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>Antonio Cuevas Gonz\u00e1lez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Juan Romo urroz <\/li>\n<li> Cuesta albertos Juan  Antonio (vocal)<\/li>\n<li>wenceslao Gonz\u00e1lez manteiga (vocal)<\/li>\n<li>gabor Lugosi (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Amparo Baillo Moreno Se considera el problema de estimar un conjunto del espacio eucl\u00eddeo r d a 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