Advertisement

Trabajos de Estadistica

, Volume 2, Issue 2, pp 3–20 | Cite as

Funciones de evaluacion modales

  • M. Pilar
  • García-Carrasco Aponte
Article
  • 12 Downloads

Resumen

Este trabajo contiene la definición, justificación intuitiva, caracterización y principales propiedades y casos particulares de las denominadas functiones de evaluación modales. Se considera un problema de decisión con espacio paramétrico finito y conjunto de acciones igual al conjunto de posibles distribuciones de probabilidad sobre él; se trata de estudiar las funciones de utilidad que, en este caso y mediante el criterio Bayes, conducen a tomar como acción óptima la distribución degenerada en la moda. Los resultados fundamentales son la caracterización mediante la función de incertidumbre correspondiente al máximo y la obtención de las diversas clases modales.

Palabras clave

teoría de la decisión estimador generalizado función de evaluación función de incertidumbre moda función de evaluación modal clase modal 

Clasificación A.M.S.

62C10 

Modal scoring rules

Summary

In this work, the definition, intuitive justification, characterization, and principal properties and particular cases of the modal scoring rules are given. A decision problems, where the parameter space,W, is finite, and the set of actions is the space of all possible probability functions overW, is considered. We deal with the problem of studying those utility functions whose associated optimal Bayes action is the probability distribution degenerated at the mode. Fundamental results are the characterization with the uncertainty function corresponding to the maximun, and the diverse modal classes obtained.

Key words

decision theory generalized estimator scoring rule incertainty function mode modal scoring rule modal class 

Clasification A.M.S.

62C10 

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Referencias

  1. BERNARDO, J. M. (1975): «The use of information in the design and analysis of scientific experimentation»,Ph. D. Thesis, University of London.Google Scholar
  2. DE GROOT, M. H. (1984): “Changes in utility as information”,Theory and Decision, 17, pp. 287–303.MathSciNetGoogle Scholar
  3. HORRA, J. de la (1986): “Generalized estimators: the decision theory view» (pendiente de publicación).Google Scholar
  4. GARCIA-CARRASCO, M. P. (1984): “The quadratic scoring rule as a basis for experiments comparisson»,Qüestio, 8, núm. 3, pp. 121–126.MathSciNetGoogle Scholar
  5. GARCIA-CARRASCO, M. P. (1985): «Algunas propiedades y casos particulares de la incertidumbre generalizada»,Estadística Española (aceptado).Google Scholar
  6. GARCIA-CARRASCO, M. P. (1986): «Distribuciones mínimo informativas, caso de espacio paramétrico finito»,Qüestio (aceptado).Google Scholar
  7. GOEL, P. K., y De Groot, M. H. (1981): “Information about hyperparameters in hierarchical models”,Journal of the American Statistical Association, 76, pp. 140–146.MATHCrossRefMathSciNetGoogle Scholar
  8. HABBEMA, J. D. F., y HILDEN, J. (1981): «The measurements of performance in probabilistic diagnosis (IV, V)»,Meth. Inform. Med., 20, pp. 80–96 y 97–100.Google Scholar
  9. HABBEMA, J. D. F.; HILDEN, J., y BJERREGAARD, B. (1978): “The measurements of performance in probabilistic diagnosis (I, II, III)”,Meth. Inform. Med., 17, pp. 217–226, 227–237 y 238–246.Google Scholar

Copyright information

© Springer 1987

Authors and Affiliations

  • M. Pilar
    • 1
  • García-Carrasco Aponte
    • 1
  1. 1.Dpto. de Estadística e I.O.Univ. Complutense de MadridMadrid

Personalised recommendations