Simulación de la probabilidad de error tipo I usando programación en paralelo.

F. Novoa Muñoz, R. Carvajal Schiaffino

En variadas ocasiones las propiedades estudiadas de un estadístico de prueba, en un test estadístico, describen el comportamiento asintótico de su distribución, pero se desconoce su comportamiento para muestras pequeñas (finitas), es aquí donde el método bootstrap paramétrico juega un rol fundamental, pues permite aproximar la distribución desconocida del estadístico involucrado.
Tal situación ocurre en el estudio hecho por Novoa-Muñoz y Jiménez-Gamero (2014) [a]. Para analizar si el método bootstrap paramétrico funcionaba bien para muestras finitas, dichos autores realizaron un estudio de simulación. Pero el bootstrap paramétrico ocupó mucho tiempo de cómputo en dar resultados. Esto fue la motivación para buscar alternativas computacionales más rápidas, creemos que paralelizar algoritmo resultará más eficiente

Keywords: paralelización, bootstrap paramétrico, test de bondad de ajuste.

AE-1 Statistics Applications
September 4, 2019  10:40 AM
I2L5. Georgina Blanes building

C. Pérez López, M. J. Delgado Rodríguez, S. De Lucas Santos

J. Martín Arevalillo

J. Palarea Albaladejo, N. Štefelová, K. Hron, J. A. Martín-Fernández