Criterio de Akaike para la selección de modelos con transformaciones

Vista sencilla de ítem
dc.contributor.advisorOrtiz Rico, Andrés Felipe
dc.contributor.authorAmaya Jiménez, Leonel
dc.contributor.cvlachttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000650579spa
dc.contributor.googlescholarhttps://scholar.google.es/citations?user=OuVxcUgAAAAJ&hl=esspa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2018-07-30T20:17:09Z
dc.date.available2018-07-30T20:17:09Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionEn el trabajo de modelación estadística, es de primordial importancia la selección del modelo, es decir, elegir dentro de un conjunto de modelos alternativos el modelo más apropiado para el conjunto de datos. Por ejemplo, en teoría de valores extremos algunas veces se desea elegir entre la distribución generalizada de valores extremos con un parámetro de forma muy pequeño o una distribución Gumbel, donde ésta última se toma como un caso límite de la primera cuando el parámetro de forma tiende a cero. En tal caso es deseable un estadístico que permita seleccionar entre un modelo u otro. Los índices AIC y BIC (Criterio de información de Akaike y criterio de información bayesiano, respectivamente) son dos criterios de uso frecuente para la selección de modelos. El AIC fue propuesto por Akaike (1974) como un estimador insesgado asintótico de la información de Kullback-Leibler esperada, entre un modelo candidato ajustado y el verdadero modelo. El BIC fue derivado por Schwarz en 1978 como una aproximación a una transformación de la probabilidad posterior de un modelo candidato.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameProfesional en estadísticaspa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationAmaya, L. (2018). Criterio de Akaike para la selección de modelos con transformaciones. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombiaspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://repository.usta.edu.co/handle/11634/12544
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Estadísticaspa
dc.publisher.programPregrado Estadísticaspa
dc.relation.referencesAkaike, H. (1974). A new look at the statistical model identification. IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716-723.spa
dc.relation.referencesBeaumont, Adrian N., 2014. "Data transforms with exponential smoothing methods of forecasting, International Journal of Forecasting, Elsevier, vol. 30, pages 918-927.spa
dc.relation.referencesBurnham, K. P. and Anderson, D. R. 2002. Model Selection and Multimodel Inference: A Practical Information-Theoretic Approach, Springer, New York.spa
dc.relation.referencesCholaquidis, A. 2015. Notas para el curso de Probabilidad II. Licenciatura en Estadística. Facultad de Ciencias, Universidad de la República.spa
dc.relation.referencesClaeskens, G. and Hjort, G., L. 2008. Model Selection and Model Averaging, Cambridge: Cambridge University Press.spa
dc.relation.referencesFahrmeir. L, Kneib. T, Lang. S and Marxregression.B, 2013. Regression: Models, Methods and Applications.Springerspa
dc.relation.referencesDe la Horra, J. Introducción a la convergencia de sucesiones de variables aleatorias. Departamento de Matemáticas U.A.M.spa
dc.relation.referencesInga Santibáñez, Rosa M. (1996) Principio de maximización de la información de Akaike. Venezuela. Universidad Nacional Mayor San Marcos.spa
dc.relation.referencesKonishi, S. and Kitagawa, G. (2008). Information Criteria and Statistical Modeling, Springer Series in Statistics. Springer Verlag, New York.spa
dc.relation.referencesKullback, S. (1997). Information Theory and Statistics, Dover Publications, New York.spa
dc.relation.referencesMárquez Cebrián, María Dolors. 2002. Modelo setar aplicado a la volatilidad de la rentabilidad de las acciones: algoritmos para su identificación. Universidad politécnica de Cataluña.spa
dc.relation.referencesMedel, Carlos A. (2012) Akaike or Schwarz? Which One is a Better Predictor of Chilean GDP? Central Bank of Chile.spa
dc.relation.referencesMontesinos. L,Abelardo. 2011. Estudio del AIC y BIC en la selección de modelos de vida con datos censurados. Guanajuato, Gto, CIMAT.spa
dc.relation.referencesMontgomery, D.; Peck E. y Vining, G. 2006. Introducción al análisis de regresión lineal. México: Limusa Wiley.spa
dc.relation.referencesP. Billingsley. 1999. Convergence of Probability Measures. 2nd ed. John Wiley and Sons.spa
dc.relation.referencesRaymond, José Luis y Uriel, Esequiel., 1987. Investigación econométrica aplicada un caso de estudio. alfa centauro S.A.spa
dc.relation.referencesSalih N. Neft_cI (2012) Speci_cation of Economic Time Series Models Using Akaike's Criterion, Journal of the American Statistical Association, 77:379, 537-540.spa
dc.relation.referencesShibata, R. 1995. Boostrap Estimate of Kullback-Leibler Information for Model Selection, Technical Report No. 424, Department of Statistical University of California Berkeley, California.spa
dc.relation.referencesTong, H. 1990. Non-linear time series: a dynamical system approach. Oxford: Oxford University Press.spa
dc.relation.referencesWasserman, L.A. 2004. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference, Springer, New York.spa
dc.relation.referencesCholaquidis, A. 2015. Notas para el curso de Probabilidad II. Licenciatura en Estadística. Facultad de Ciencias, Universidad de la Repúblicaspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.lembModelosspa
dc.subject.lembSelecciónspa
dc.subject.lembCriteriosspa
dc.subject.proposalAkaikespa
dc.subject.proposalBicspa
dc.titleCriterio de Akaike para la selección de modelos con transformacionesspa
dc.typebachelor thesis
dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.driveinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTesis de pregradospa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 3 de 3
Miniatura
Nombre:
2018leonelamaya.pdf
Tamaño:
437.66 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Thumbnail USTA
Nombre:
cartadefacultad.pdf
Tamaño:
123.3 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Thumbnail USTA
Nombre:
cartaderechosdeautor.pdf
Tamaño:
173.58 KB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Thumbnail USTA
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.71 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción:
Descargar

Colecciones

Pregrado Estadística