Medias recortadas basadas en profundidades en el contexto de los datos difusos
B. Sinova Fernández
Los datos difusos constituyen una herramienta muy útil para modelar la información imprecisa procedente de muchos experimentos aleatorios. Por ello, su presencia está creciendo en campos como la Ingeniería, Biomedicina, Psicología… y la variedad de técnicas estadísticas disponibles para su análisis es cada vez mayor. En particular, en la literatura se han adaptado diversas medidas de tendencia central: la mediana, los M-estimadores y las medias recortadas empíricas. Debido a los buenos resultados de estas últimas, interesaría abordar otras alternativas para definir las medias recortadas para datos difusos, como las basadas en profundidades. Este enfoque es habitual en el análisis de datos funcionales, por lo que, como primer acercamiento, se mostrará el comportamiento empírico de las medias recortadas que evalúan la profundidad de un dato difuso con base en su identificación con una función. En segundo lugar, se propondrá una profundidad diseñada específicamente para datos difusos.
Palabras clave: Datos difusos, media recortada, profundidad
Programado
GT04 Análisis Multivariante y Clasificación III
7 de junio de 2022 16:50
Sala de Claustros
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