Una estimación de la correlación en poblaciones de muestreo independientes.
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| 出版: |
2024
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| spelling | Una estimación de la correlación en poblaciones de muestreo independientes.An estimate of correlation in independent sampling populations.Herrera Yépez, Víctor AlexanderCorrelación de PearsonclusteringcópulasestimadoresPearson correlationclusteringcopulasestimatorsgráficos.En este trabajo de titulación se aborda el estudio de una estimación de la correlación en poblaciones de muestreo independientes. La investigación se inicia con un análisis detallado de la correlación de Pearson, explorando tanto la correlación con- junta como la marginal entre variables en poblaciones de muestreo independientes. Para garantizar una estimación precisa de los parámetros poblacionales, se emplean estimadores de máxima verosimilitud en este contexto. Un componente distintivo de esta investigación es la aplicación del emparejamien- to de cópulas, una herramienta flexible y eficaz para modelizar la dependencia entre variables. Este enfoque se enriquece aún más con la inclusión del tema de Clusters, utilizando este método como estrategia para el emparejamiento. La introducción de técnicas de Clusters agrega una capa adicional de sofisticación al análisis estadístico, permitiendo una mejor comprensión de la estructura de dependencia en las poblacio- nes de muestreo independientes. La combinación de estos enfoques, desde el análisis inicial de correlación hasta la aplicación de métodos avanzados como las cópulas y Clusters, proporciona una vi- sión integral y rigurosa de la relación y la estimación en este contexto de investigación. Destacando por su claridad y precisión en cada etapa, este análisis estadístico contri- buye significativamente a la comprensión de la dinámica subyacente en poblaciones de muestreo independientes.This undergraduate work addresses the study of estimating the correlation in independent sampling populations. The investigation begins with a detailed analysis of Pearson’s correlation, exploring both joint and marginal correlation between varia- bles in independent sampling populations. Maximum likelihood estimators are used in this context to estimate population parameters accurately. A distinctive component of this research is the application of copula matching, a flexible and effective tool for modeling dependence between variables. This approach is further enriched by the inclusion of the topic of Clusters, using this method as a stra- tegy for matching. The introduction of Cluster techniques adds an additional layer of sophistication to statistical analysis, allowing for a better understanding of the depen- dence structure in independent sampling populations. Combining these approaches, from the initial correlation analysis to applying advanced methods such as copulas and Clusters, provides a comprehensive and rigorous view of the relationship and estimation in this research context. This statistical analysis contributes significantly to understanding the underlying dynamics in independent sampling populations, standing out its clarity and precision at every stage.PregradoIngeniero MatemáticoUniversidad Central del EcuadorFacultad de CienciasQuitoCarrera de Ingeniería MatemáticaCastillo Cabay, Luis Cornelio2024-08-20T16:02:52Z2024-08-20T16:02:52Z2024Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion111 páginasapplication/pdfapplication/pdfapplication/pdfapplication/octet-streamHerrera Yépez, V. (2024). Una estimación de la correlación en poblaciones de muestreo independientes. Universidad Central del Ecuador.https://www.dspace.uce.edu.ec/handle/25000/34538spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio de la Universidad Central del Ecuadorinstname:Universidad Central del Ecuadorinstacron:UCE2024-12-12T08:18:00Zoai:dspace.uce.edu.ec:25000/34538Institucionalhttp://www.dspace.uce.edu.ec/Universidad públicahttps://www.uce.edu.ec/http://www.dspace.uce.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:24872024-12-12T08:18Repositorio de la Universidad Central del Ecuador - Universidad Central del Ecuadorfalse |
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