Show simple item record

dc.contributor.advisorGalindo Villardón, María Purificación
dc.contributor.advisorSepúlveda Correa, Rosa
dc.contributor.authorAraya Alpízar, Carlomagno
dc.date.accessioned2011-04-06T09:57:10Z
dc.date.available2011-04-06T09:57:10Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/83209
dc.description.abstract[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.es_ES
dc.description.abstract[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.en_EN
dc.format.extent220 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.languageEspañol
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad de Salamancaes_ES
dc.relation.requiresAdobe Acrobat
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/
dc.subjectTesis y disertaciones académicases_ES
dc.subjectUniversidad de Salamanca (España)es_ES
dc.subjectTesis Doctorales_ES
dc.subjectAcademic dissertationses_ES
dc.subjectMétodos estadísticoses_ES
dc.subjectMétodo bootstrapes_ES
dc.subjectStatistical methodses_ES
dc.subjectBootstrap methodes_ES
dc.titleModelos de clases latentes en tablas poco ocupadas: una contribución basada en bootstrapes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.subject.unesco1209 Estadísticaes_ES
dc.identifier.doi10.14201/gredos.83209
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported
Except where otherwise noted, this item's license is described as Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported