http://hdl.handle.net/10366/4074 Sat, 25 May 2013 22:00:02 GMT 2013-05-25T22:00:02Z http://hdl.handle.net/10366/116264 Título : Métodos estadísticos en meta-análisis Autor(es) : Martín Vallejo, Javier Resumen : El trabajo aborda la problemática de las distintas etapas de un meta-análisis desde una perspectiva multivariante. Se demuestra la eficacia de los métodos biplot como técnica de caracterización de los estudios e identificación de juicios discordantes en la fase de codificación así como el papel que juegan los gráficos factoriales y los gráficos multivariantes (estrellas, caras de Chernoff, curvas de Andrews, etc.) en la fase de análisis de resultados. Se propone un procedimiento jerárquico basado en las ideas de Hedges y Olkin (1965) y en las propuestas por Morgan y Sonqvist (1963) para detectar la heterogeneidad de los tamaños del efecto, así como el uso del modelo factorial para seleccionar las variables mas relacionadas con el tamaño del efecto, las cuales serán utilizadas en el procedimiento jerárquico hecho este que disminuye drásticamente el riesgo tipo j. El trabajo termina con una propuesta para la integración de configuraciones euclídeas y estructuras factoriales obtenidas a partir de estudios primarios. Sat, 31 Dec 1994 23:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/116264 1994-12-31T23:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/115587 Título : Métodos multivariantes para evaluar patrones de estabilidad y cambio desde una perspectiva biplot Autor(es) : Mendes, Susana Luisa da Custodia Machado Fri, 31 Dec 2010 23:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/115587 2010-12-31T23:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/110224 Título : Modelos multivariantes internos de riesgo de crédito, acordes con Basilea, II Autor(es) : Mallo Fernández, Fernando Resumen : [ES] El objetivo principal de esta tesis consiste en la formulación de modelos de credit scoring, adecuados a los requerimientos de Basilea II, desde la óptica IRB, cuyas estructuras funcionales contemplen la posible no linealidad de las variables explicativas del riesgo de crédito en su relación con el cumplimiento de las obligaciones de pago de los acreditados.; [EN] The main objective of this thesis consists in developing credit scoring models, appropriate to the requirements of Basel II, from the standpoint IRB, whose functional structures considering the possible non-linearity of the explanatory variables of credit risk in relation to the fulfillment of payment obligations of the borrowers. Fri, 31 Dec 2010 23:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/110224 2010-12-31T23:00:00Z http://hdl.handle.net/10366/83209 Título : Modelos de clases latentes en tablas poco ocupadas: una contribución basada en bootstrap Autor(es) : Araya Alpízar, Carlomagno Resumen : [ES] El contexto general de esta investigación, se enmarca en el estudio del problema que puede surgir en la aplicación de los Modelos de Clases Latentes, cuando se incumplen las propiedades asintóticas de los estadísticos de bondad de ajuste, situación que se presenta en las tablas de contingencia poco ocupadas, conocidas como “sparse data”. Los datos “sparse” se presentan a menudo en conjuntos de datos pequeños o cuando el número posible de patrones de respuesta es grande, ya que la mayoría de los patrones de respuestas tienen frecuencias cero o tienden a cero. Se han propuesto algunas soluciones para hacer frente al problema. Una de ellas es encontrar el modelo de clases latentes más apropiado utilizando el método Bootstrap Paramétrico. Básicamente, el método consiste en simular conjuntos de datos adicionales (o remuestras), utilizando una distribución de probabilidad conocida.; [EN]The context of this investigation, is part of the study of problem that can arise in the application of latent class models, where are broken asymptotic properties of the goodness of fit statistics, a situation that is presented in contingency tables bit busy, known as "sparse data ". The data "sparse" are often in small data sets or when the number of response patterns is large, since most of the patterns of frequency responses are zero or approach zero. Have proposed some solutions to address the problem. One of them is to find the latent class model using the method most appropriate Parametric Bootstrap. Basically, the method is to simulate additional data sets (or resampled) using a known probability distribution. Thu, 31 Dec 2009 23:00:00 GMT http://hdl.handle.net/10366/83209 2009-12-31T23:00:00Z