Guia docenteCurso
Facultad de Informática
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Mestrado Universitario en Técnicas Estadísticas (Plan 2019)
 Asignaturas
  Técnicas de Remostraxe
   Contenidos
Tema Subtema
1. Motivación del principio Bootstrap. El Bootstrap uniforme. Cálculo de la distribución Bootstrap: distribución exacta y distribución aproximada por Monte Carlo. Ejemplos.
2. Algunas aplicaciones del método Bootstrap. Aplicación del Bootstrap a la estimación de la precisión y el sesgo de un estimador. Ejemplos.
3. Motivación del método Jackknife. Estimación Jackknife de la precisión y el sesgo de un estimador. Relación Bootstrap/Jackknife en dicha estimación. Ejemplos. Estudios de simulación.
4. Modificaciones del Bootstrap uniforme. Bootstrap paramétrico, simetrizado, suavizado, ponderado y sesgado. Discusión y ejemplos. Validez de la aproximación Bootstrap. Ejemplos.
5. Aplicación del Bootstrap a la construcción de intervalos de confianza. Métodos percentil, percentil-t, percentil-t simetrizado. Ejemplos. Estudios de simulación.
6. Bootstrap y estimación no paramétrica de la densidad. Aproximación Bootstrap de la distribución del estimador de Parzen-Rosenblatt. El Bootstrap en la selección del parámetro de suavizado.
7. Bootstrap y estimación no paramétrica de la función de regresión. Aproximación Bootstrap de la distribución del estimador de Nadaraya-Watson. Distintos métodos de remuestreo y resultados para ellos.
8. El Bootstrap con datos censurados. Introducción a los datos censurados. Remuestreos Bootstrap en presencia de censura. Relaciones entre ellos.
9. El Bootstrap con datos dependientes. Introducción a las condiciones de dependencia y modelos habituales de datos dependientes. Modelos paramétricos de dependencia. Situaciones de dependencia general: el Bootstrap por bloques, el Bootstrap estacionario y el método del submuestreo.
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