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Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol 16, Iss 31 (2020)
Los diseños óptimos son utilizados para determinar las mejores condiciones donde se debe realizar un experimento para obtener ciertas propiedades estadísticas. En los modelos no lineales heteroscedásticos donde la varianza es una función de la m
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https://doaj.org/article/982cd4f34df045408db0c29b7d253b04
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol. 16, Núm. 31 (2020)
Repositorio EAFIT
Universidad EAFIT
instacron:Universidad EAFIT
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Optimal designs are used to determine the best conditions where an experiment should be performed to obtain certain statistical properties. In heteroscedastic nonlinear models where variance is a function of the mean, the optimality criterion depends
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::6e8a7ed8386adba9c6e423703179e998
http://hdl.handle.net/10784/17664
http://hdl.handle.net/10784/17664
Publikováno v:
Ingeniería y Ciencia, Vol 16, Iss 31 (2020)
Ingeniería y Ciencia, Volume: 16, Issue: 31, Pages: 101-77, Published: JUN 2020
Ingeniería y Ciencia, Volume: 16, Issue: 31, Pages: 101-77, Published: JUN 2020
Resumen Los diseños óptimos son utilizados para determinar las mejores condiciones donde se debe realizar un experimento para obtener ciertas propiedades estadísticas. En los modelos no lineales heteroscedásticos donde la varianza es una función
Publikováno v:
Ciencia en Desarrollo, Volume: 10, Issue: 2, Pages: 165-170, Published: DEC 2019
Resumen En la práctica pueden surgir complicaciones a la hora de construir diseños óptimos para modelos de regresión no lineales, uno de los grandes problemas se evidencia cuando las observaciones son correlacionadas, debido a que éstas son toma
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::7647b9dd6fa1f0a863ed3a7f80bd2f89
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-74882019000200165&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0121-74882019000200165&lng=en&tlng=en
Publikováno v:
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
Universidad Nacional de Colombia
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En la práctica pueden surgir complicaciones a la hora de construir diseños óptimos para modelos de regresión no lineales, uno de los grandes problemas se evidencia cuando las observaciones son correlacionadas, debido a que éstas son tomadas de u
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::2734410a9fb7c77d1b1ad52285dba4dd
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/76697
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Publikováno v:
Revista Colombiana de Estadística, Vol 40, Iss 1, Pp 123-140 (2017)
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
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The skew-normal (SN) distribution is a generalization of the normal distribution, where a shape parameter is added to adopt skewed forms. The SN distribution has some of the properties of a univariate normal distribution, which makes it very attracti
Autor:
Patiño Bustamante, Catalina
Publikováno v:
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
Universidad Nacional de Colombia
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Los diseños óptimos son utilizados para determinar las mejores condiciones donde se debe realizar un experimento para obtener ciertas propiedades estadísticas. En los modelos no lineales heteroscedásticos donde la varianza es una función de la m
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::e723ce138b0fdd1bbdf8a56a590c96be
http://bdigital.unal.edu.co/64555/
http://bdigital.unal.edu.co/64555/
Publikováno v:
Revista Colombiana de Estadística, Volume: 40, Issue: 1, Pages: 123-140, Published: 15 JAN 2017
The skew-normal (SN) distribution is a generalization of the normal distribution, where a shape parameter is added to adopt skewed forms. The SN distribution has some of the properties of a univariate normal distribution, which makes it very attracti
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______618::3e3f93ace494263ec04e7dc36bcd63e9
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512017000100006&lng=en&tlng=en
http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512017000100006&lng=en&tlng=en