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Tesis Doctoral

dc.contributor.advisorPascual Acosta, Antonioes
dc.contributor.advisorInfante Macías, Rafaeles
dc.creatorMuñoz García, Joaquínes
dc.date.accessioned2014-11-27T12:02:27Z
dc.date.available2014-11-27T12:02:27Z
dc.date.issued1980es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11441/15716
dc.description.abstractEn el presente trabajo se dan tres técnicas diferentes para la detección de outliers en poblaciones distribuidas según una ley normal multivariante. Así, la primera es una regla a utilizar para cuando vayamos a aplicar la técnica de análisis discriminante y está basada en la función influencia. La segunda es utilizada para detectar outliers e n poblaciones normales p-dimensionales y está basada en el cociente de verosimilitudes y la última está basada en la distancia entre matrices simétricas y definidas positivas y se da para la detección en poblaciones normales bivariantes. Se dan, al mismo tiempo, casos prácticos donde se aplican estas técnicas.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 España
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectObservaciones aberrantes (Estadística)es
dc.titleAlgunas técnicas sobre selección de outlierses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Estadística e Investigación Operativaes
dc.identifier.idushttps://idus.us.es/xmlui/handle/11441/15716

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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 España
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