Estimating the Complete Size fromĪn Incomplete Sample. Minimum chi-square, not maximum likelihood 8(3):457–487.īlumental, S., Dahiya, R. Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellínīerkson, J. Medellín - Ciencias - Maestría en Ciencias - Estadística Línea de Investigación: Estadística Bayesiana The highest coverage probability was proposed by Vélez and Correa (2013), but the algorithm for calculating this estimator fails with large sample sizes.ĭerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiaĥ10 - Matemáticas::519 - Probabilidades y matemáticas aplicadasĮstimación del parámetro λ y del número de ceros n0 de la distribución Poisson Truncada en ceroĮstimation of the parameter λ and the number of zeros n0 of the Zero Truncated Poisson distribution As for the interval estimators, the one with The best is the modified maximum likelihood one. It was found that among the point estimators Through simulation using R statistical software. These estimators are compared in conjunction with those found in the literature Point estimators and the intervals are constructed using classical and Bayesian statistical Parameter and the number of zeros n0 in the Poisson Truncated at Zero distribution. This paper proposes different point and interval estimators for the λ Individual and you do not know the number of consumers who have not been admitted to Having, addiction problems, you count only information on the number of incomes of each For example, when you want to estimate the number of people who have had, or are The Poisson Truncated at Zero distribution has multiple applications in counting problems. En cuanto a los estimadores por intervalo el que tiene mayor probabilidad deĬobertura fue el propuesto por Vélez and Correa (2013), no obstante el algoritmo para calcularĮste estimador fracasa con tamaños de muestra grandes, en este caso se prefieren el intervaloĭe confianza exacto o el de verosimilitud. Se encontró que entre los estimadores puntuales el mejor es el de máxima verosimilitud Los encontrados en la literatura mediante simulación utilizando el software estadístico R. Estos estimadores son comparados en conjunto con Los estimadores puntuales y los intervalos son construidos mediante técnicas propiasĭe la estadística clásica y bayesiana. Intervalos para el parámetro λ y el número de ceros n0 de la distribución Poisson TruncadaĮn cero. En este trabajo se proponen diferentes estimadores puntuales y por Tienen, problemas de adicción, se cuenta únicamente con información del número de ingresosĭe cada individuo y se desconoce el número de consumidores que no han ingresado a losĬentros de rehabilitación. Por ejemplo, cuando se desea estimar el número de personas que han tenido, o La distribución Poisson Truncada en cero tiene múltiples aplicaciones en problemas deĬonteo. Universidad Nacional de Colombia, Medellín (Colombia) D., Estimación del parámetro λ y del número de ceros n0 de la distribución Poisson Truncada en cero.
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