Desigualdades probabilísticas y normalidad asintótica en teoría de muestreo
"Este trabajo trata sobre dos ideas b asicas en Estadstica y su aplicación a la Teoría del Muestreo: (i) Desigualdades probabilsticas, las cuales proporcionan una cota para la probabilidad de que una variable aleatoria tome valores `grandes' por medio de los momentos de la variable, y (ii) Normalidad asintotica, una propiedad que desempena un papel importante en la construccion de intervalos de con anza y en la determinacion de tama~nos de muestra. En el Capitulo 1 se presenta una breve descripción del trabajo y la organización del material subsecuente, mientras que el Capitulo 2 trata sobre las desigualdades de Markov y Chebishev; en este punto se presenta la principal contribución de este trabajo, a saber, la determinación de condiciones necesarias y su cientes para que las cotas proporcionadas por esas desigualdades coincida con la probabilidad bajo estudio. Luego, en el Capitulo 3 se estudian las ideas de convergencia en probabilidad y en distribuci on, mientras que en el Capitulo 4 se analiza la noci on de normalidad asintotica y su invariancia bajo la aplicación de transformaciones diferenciales, resultado que se utiliza en el Capitulo 5 para deteminar, bajo el esquema de muestreo aleatorio simple, la distribución mite del estimador de razón del total poblacional"
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Format: | Tesis de maestría biblioteca |
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Subjects: | Muestreo, Probabilidad, Asintótica, CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA, |
Online Access: | http://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/47012 |
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dig-uaaan-mx-123456789-470122021-05-01T08:35:36Z Desigualdades probabilísticas y normalidad asintótica en teoría de muestreo Cerda Delgado, Imelda Carolina Acceso Abierto CC BY-NC-ND - Atribución-NoComercial-SinDerivadas Muestreo Probabilidad Asintótica CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA "Este trabajo trata sobre dos ideas b asicas en Estadstica y su aplicación a la Teoría del Muestreo: (i) Desigualdades probabilsticas, las cuales proporcionan una cota para la probabilidad de que una variable aleatoria tome valores `grandes' por medio de los momentos de la variable, y (ii) Normalidad asintotica, una propiedad que desempena un papel importante en la construccion de intervalos de con anza y en la determinacion de tama~nos de muestra. En el Capitulo 1 se presenta una breve descripción del trabajo y la organización del material subsecuente, mientras que el Capitulo 2 trata sobre las desigualdades de Markov y Chebishev; en este punto se presenta la principal contribución de este trabajo, a saber, la determinación de condiciones necesarias y su cientes para que las cotas proporcionadas por esas desigualdades coincida con la probabilidad bajo estudio. Luego, en el Capitulo 3 se estudian las ideas de convergencia en probabilidad y en distribuci on, mientras que en el Capitulo 4 se analiza la noci on de normalidad asintotica y su invariancia bajo la aplicación de transformaciones diferenciales, resultado que se utiliza en el Capitulo 5 para deteminar, bajo el esquema de muestreo aleatorio simple, la distribución mite del estimador de razón del total poblacional" "This work is about two basic statistical ideas applied to Sampling Theory: (i) Probability inequalities, setting a bound on the probability that a random variable attains large values in terms of the corresponding moments, and (ii) Asymptotic normality, a property that plays an important role in the construction of con dence intervals and the determination of sample sizes. In Chapter 2 Markov and Chebishev inequalities are studied, and the main contribution of this work is presented, namely, necessary and su cient conditions are given so that the bounds provided by the aforementioned relations coincide with the probability under consideration. In Chapter 3 the ideas of convergence in probability, convergence in distribution as well as the (weak) law of large numbers are discussed. Next, Chapter 4 concerns with asymptotic normality and the invariance of this property under di erentiable transformations, result that is nally used in Chapter 5 to analyze, under simple random sampling, the limit distribution of the ratio estimator of the population total, and to compare it with the classical estimator" Cavazos Cadena, Rolando Cantú Sifuentes, Mario Rodríguez Gutiérrez, Luis 2020-10-03 Tesis de maestría Versión publicada PDF http://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/47012 Español Estudiantes Investigadores |
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Biblioteca Dr. Egidio E. Rebonato de la UAAAN de México |
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Muestreo Probabilidad Asintótica CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Muestreo Probabilidad Asintótica CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA Cerda Delgado, Imelda Carolina Desigualdades probabilísticas y normalidad asintótica en teoría de muestreo |
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"Este trabajo trata sobre dos ideas b asicas en Estadstica y su aplicación a la Teoría del
Muestreo: (i) Desigualdades probabilsticas, las cuales proporcionan una cota para la probabilidad
de que una variable aleatoria tome valores `grandes' por medio de los momentos
de la variable, y (ii) Normalidad asintotica, una propiedad que desempena un papel importante
en la construccion de intervalos de con anza y en la determinacion de tama~nos
de muestra. En el Capitulo 1 se presenta una breve descripción del trabajo y la organización
del material subsecuente, mientras que el Capitulo 2 trata sobre las desigualdades
de Markov y Chebishev; en este punto se presenta la principal contribución de este trabajo,
a saber, la determinación de condiciones necesarias y su cientes para que las cotas
proporcionadas por esas desigualdades coincida con la probabilidad bajo estudio. Luego,
en el Capitulo 3 se estudian las ideas de convergencia en probabilidad y en distribuci on,
mientras que en el Capitulo 4 se analiza la noci on de normalidad asintotica y su invariancia
bajo la aplicación de transformaciones diferenciales, resultado que se utiliza en el Capitulo
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