Mestrado Universitario en Técnicas Estadísticas (Plan 2019) |
Asignaturas |
Técnicas de Remostraxe |
Contenidos |
Datos Identificativos | 2019/20 | |||||||||||||
Asignatura | Técnicas de Remostraxe | Código | 614493022 | |||||||||||
Titulación |
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Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
Máster Oficial | 1º cuatrimestre |
Primero Segundo | Optativa | 5 | ||||||||||
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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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