Criterio de Laplace: Premisa fundamental en inducción estadística

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DOI:

https://doi.org/10.22267/rtend.151601.32

Palabras clave:

Inducción estadística, Modelos de ajuste, Métodos numéricos, Curvas de Lorenz y FDA, Muestras aleatorias

Resumen

Se discute el Criterio o Regla de Laplace y fundamenta su uso para construir la curva de Lorenz, CL, a partir de series de datos. Presenta ejemplos y gráficos de modelos de ajuste de la CL y de la FDA inferidas; comenta los límites del modelo. El método separa la media real, U, de la función de distribución adimensional (en medias), de modo que FDA(real) = U(real)*FDA(en medias). Busca fundamentar la inferencia estadística univariable de datos positivos a partir del criterio de Laplace, matemáticas clásicas y lógica de conjuntos.Este método no-paramétrico supone frecuencias 1/N idénticas para los N datos, sin usar funciones de distribución a-priori. Dada su sencillez, propone su empleo en educación estadística y su aplicación en investigación, como elemento teórico previo al manejo del análisis ultivariable.

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Biografía del autor/a

Emilio José Chaves, Universidad de los Andes

Ingeniero Mecánico, Universidad de los Andes. Investigador independiente. Correos electrónicos:
chavesej@hotmail.com, ejotach@gmail.com

Citas

CAMPOS, Alberto (2004). Laplace: Ensayo filosófico sobre las probabilidades. Revista Colombiana de Estadística. Vol. 27, No. 2, p. 64.

LAPLACE, Pierre Simon de (1902). A Philosophical Essay on probabilities. John Wiley and Sons. Translated from 6th. (French edition). Ps 11-12 and 61. Consulted in Sept/04/1914 at https://archive.org/stream/philosophicaless00lapluoft#page/n5/mode/2up

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Publicado

2015-04-30

Cómo citar

Chaves, E. J. (2015). Criterio de Laplace: Premisa fundamental en inducción estadística. Tendencias, 16(1), 51–64. https://doi.org/10.22267/rtend.151601.32

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