Criterio de Laplace: Premisa fundamental en inducción estadística

Emilio José Chaves ()
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Emilio José Chaves: Universidad de los Andes

Revista Tendencias, 2015, vol. 16, issue 1, 51-64

Abstract: 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.

Keywords: Inducción estadística; Modelos de ajuste; Métodos numéricos; Curvas de Lorenz y FDA; Muestras aleatorias (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C14 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2015
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https://doi.org/10.22267/rtend.151601.32

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