Una nota sobre los estimadores de máxima verosimilitud en la distribución hipergeométrica
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Publicado
Aug 28, 2009
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Resumen
El método de estimación de máxima verosimilitud es una de las técnicas más importantes de la estadística y es utilizado ampliamente por los profesionales estadísticos. Sin embargo, para la distribución hipergeométrica Hg(n,R,N), los estimadores de máxima verosimilitud de N y R no están claramente especificados en la mayoría de los textos estadísticos. En este artículo se presentan los procedimientos rigurosos para encontrar estos estimadores de máxima verosimilitud.
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Palabras Clave
Distribución hipergeométrica, estimadores de máxima verosimilitud
Referencias
Ardilly, P. & Tillé, Y. (2006), Sampling Methods: Exercises and Solutions. Springer.
Bickel, P. & Doksum, K. (2001), Mathematical Statistics. Basic Ideas and Selected Tipics., Vol. I, second edn, Prentice-Hall.
Casella, G. & Berger, R. (2002), Statistical Inference., second edn, Duxbury Pres
Mood, A.M, G. F. & Boes, D. (1974), Introduction to the theory of statistics., International edition. McGraw Hill.
Shao, J. (2003), Mathematical statistics. Second edn, Springer.
Bickel, P. & Doksum, K. (2001), Mathematical Statistics. Basic Ideas and Selected Tipics., Vol. I, second edn, Prentice-Hall.
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Mood, A.M, G. F. & Boes, D. (1974), Introduction to the theory of statistics., International edition. McGraw Hill.
Shao, J. (2003), Mathematical statistics. Second edn, Springer.
Cómo citar
Zhang, H. (2009). Una nota sobre los estimadores de máxima verosimilitud en la distribución hipergeométrica. Comunicaciones En Estadística, 2(2), 169-174. https://doi.org/10.15332/s2027-3355.2009.0002.04
Número
Sección
Artículos
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