PUBLICACIONES

Sociedad Colombiana de Matemáticas:Publicaciones
Lecturas Matemáticas
Volumen 34 [2] (2013)Páginas 205-223

Lema de Neyman–Pearson para distribuciones de confianza basadas en estadísticas suficientes

Edilberto Najera Rangel
Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, Cunduacán, México
Braly Guadalupe Peralta Reyes
Instituto Tecnol ́gico Superior de Comalcalco, México
Aroldo Pérez Pérez
Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, Cunduacán, México

Resumen.En 2002 Schweder y Hjort [9] obtuvieron una nueva ver- si ́n del lema de Neyman–Pearson para distribuciones de confianza, o junto con otro resultado optimal. Bajo ciertas hip ́tesis, esencialmente o dice que la distribuci ́n de confianza basada en una estad ́ o ıstica suficien- te del par ́metro de inter ́s es menos dispersa en promedio que cualquier a e otra distribuci ́n de confianza basada en otra estad ́ o ıstica de la muestra. El inter ́s principal en este trabajo de divulgaci ́n es hacer un desa- e o rrollo detallado de las demostraciones dadas por Schweder y Hjort, as ́ como tambi ́n ilustrar num ́ricamente tales resultados, lo cual no ı e e se hace en [9], y dar un algoritmo para realizar pruebas de hip ́tesis o unilaterales y obtener intervalos de confianza.

Abstract. Schweder and Hjort in 2002 obtained a new version of the Neyman–Pearson lemma for confidence distributions, along with other optimal result. Under certain assumptions, essentially says that the confidence distribution based on a sufficient statistic of the para- meter of interest is less dispersed on average than any other confidence distribution based on other statistics of the sample. The main interest

Palabras claves. Confidence distribution, sufficient statistic, hy- pothesis testing


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