Quantifying uncertainty of a geometric goodness of fit measure

 

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Tác giả: Hernández Ávila, Edgar Javier
Định dạng: tesis de maestría
Ngày xuất bản:2024
Miêu tả:Resumen El propósito de este estudio es establecer una validaci ón estadística formal de un índice de bondad de ajuste geométrico, empleando una prueba de hipótesis y una envolvente global, para determinar si una nube de puntos, que representan datos, es un proceso con un patrón completamente aleatorio (CSR por sus siglas en inglés). Utilizamos el complejo “alpha shape” de una nube de puntos de datos en R2 para generar un mapa de este índice. A continuación, establecemos una hipótesis nula que corresponde a un proceso CSR, a partir de dos diferentes estadísticos de prueba junto con ensayos Monte Carlo. Uno de estos estadísticos de prueba se emplea para construir una envolvente global que delimita una región dentro de la cual no se puede rechazar la hipótesis nula. Proporcionamos algunos ejemplos teóricos y de conjuntos de datos para ilustrar este procedimiento.
Quốc gia:Kérwá
Tổ chức giáo dục:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Kérwá
Ngôn ngữ:Inglés
OAI Identifier:oai:kerwa.ucr.ac.cr:10669/92032
Truy cập trực tuyến:https://hdl.handle.net/10669/92032
Từ khóa:QUANTIFYING UNCERTAINTY
GEOMETRIC GOODNESS
FIT MEASURE