close
Warning:
Can't synchronize with repository "(default)" (/var/svn/tolp does not appear to be a Subversion repository.). Look in the Trac log for more information.
- Timestamp:
-
Jan 4, 2011, 9:14:53 AM (14 years ago)
- Author:
-
Víctor de Buen Remiro
- Comment:
-
Legend:
- Unmodified
- Added
- Removed
- Modified
-
v6
|
v7
|
|
28 | 28 | [[LatexEquation( \ln\pi_{i,j}=\ln\pi\left(y_{i,j}\right)+\lambda_0 )]] [[BR]] |
29 | 29 | |
| 30 | |
30 | 31 | Podemos pues aproximar dicha integral como el producto de la media de las densidades por el hipervolumen de la región hiperesférica, que será proporcional a |
31 | 32 | [[LatexEquation( r^n_{i,k} )]] [[BR]] |
32 | 33 | obteniendo la relación |
33 | 34 | [[LatexEquation( \ln p_{i}\approx\lambda_{1}+\ln\left(s_{i}\pi_{i}+\underset{j=1}{\overset{k}{\prod}}\pi_{i,j}\right)+n\ln r_{i,k} )]] [[BR]] |
34 | | en la que [[LatexEquation(\lambda_1)]] es una constante desconocida. |
| 35 | en la que [[LatexEquation(\lambda_1)]] es una constante desconocida. Puesto que la probabilidad no puede ser mayor que 1 tenemos una cota de la constante desconocida: [[BR]] [[BR]] |
| 36 | [[LatexEquation( \lambda_{1}<-\underset{i=S'}{\max}\left\{ \ln\left(s_{i}\pi_{i}+\underset{j=1}{\overset{k}{\prod}}\pi_{i,j}\right)+n\ln r_{i,k}\right\} )]] [[BR]] |
35 | 37 | |
| 38 | También es posible mejorar la aproximación de la integral por interpolación, concretamente mediante el [http://www.alglib.net/interpolation/inversedistanceweighting.php método de Sheppard de ponderación inversa a la distancia] que es muy eficiente pues no requiere de ninguna evaluación extra. |
| 39 | |
36 | 40 | La probabilidad de que el número de puntos que caen dentro de la hiperesfera sea exactamente [[LatexEquation(h)]] será por tanto [[BR]][[BR]] |
37 | 41 | [[LatexEquation( P_i = \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}=h_{i}\right]=\left(\begin{array}{c}S\\h_{i}\end{array}\right)p_{i}^{h_{i}}\left(1-p_{i}\right)^{S-h_{i}} )]] [[BR]] |
38 | 42 | y el logaritmo de dicha probabilidad del contraste será |
39 | 43 | [[LatexEquation( \ln\left(P_{i}\right)=\ln\left(\begin{array}{c}S\\h_{i}\end{array}\right)+h_{i}\ln p_{i}+\left(S-h_{i}\right)\ln\left(1-p_{i}\right) )]] [[BR]] |
40 | | expresión en la cual se puede sustituir la anterior aproximación de [[LatexEquation( p_{i} )]]. Puesto que la probabilidad no puede ser mayor que 1 tenemos una cota de la constante desconocida: |
| 44 | expresión en la cual se puede sustituir la anterior aproximación de [[LatexEquation( p_{i} )]]. |
41 | 45 | |
42 | | [[LatexEquation( \lambda_{1}<-\underset{i=S'}{\max}\left\{ \ln\left(s_{i}\pi_{i}+\underset{j=1}{\overset{k}{\prod}}\pi_{i,j}\right)+n\ln r_{i,k}\right\} )]] [[BR]] |
| 46 | La probabilidad de que el número de puntos que caen dentro de la hiperesfera sea mayor o igual que [[LatexEquation(h)]] se calcula mediante la función [http://www.gnu.org/software/gsl/manual/html_node/Incomplete-Beta-Function.html beta incompleta] [[BR]] [[BR]] |
| 47 | [[LatexEquation( \mathrm{Pr}\left[\eta_{i}\leq h_{i}\right]=I_{1-p}\left(S-h_{i},h_{i+1}\right) )]] [[BR]] |
| 48 | |