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dc.creatorAraya Alpízar, Carlomagno
dc.date.accessioned2011-10-14T01:04:20Z
dc.date.available2011-10-14T01:04:20Z
dc.date.issued2011-10-14T01:04:20Z
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/542
dc.description.abstractEl contexto general de esta investigación, se enmarca en el estudio del problema que puede surgir en la aplicación de los Modelos de Clases Latentes, cuando se incumplen las propiedades asintóticas de los estadísticos de bondad de ajuste, situación que se presenta en las tablas de contingencia poco ocupadas, conocidas como “sparse data”. Los datos “sparse” se presentan a menudo en conjuntos de datos pequeños o cuando el número posible de patrones de respuesta es grande, ya que la mayoría de los patrones de respuestas tienen frecuencias cero o tienden a cero. El problema ha sido resuelto utilizando el método Bootstrap Paramétrico. Básicamente, el método consiste en simular conjuntos de datos adicionales, utilizando un modelo de clases latentes hipotético para los datos originales.es_CR
dc.language.isoeses_CR
dc.subjectClases latenteses_CR
dc.subjectBootstrapes_CR
dc.subjectMétodo de patroneses_CR
dc.subjectMétodo no paramétrico corregidoes_CR
dc.titleModelos de clases latentes en tablas poco ocupadas: una contribución basada en bootstrapes_CR
dc.typetesis de doctoradoes_ES
dc.description.procedenceUCR::Sedes Regionales::Sede de Occidente


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