Category Archives: General Statistics

Benjamini–Hochberg procedure

The Benjamini-Hochberg procedure is a method to change the significance value when doing multiple hypothesis testing. The explanation to this is that if you’re doing a lot of hypothesis tests on a single dataset, you’re bound to find something. If the type I error is in one test, in different tests, the probability of rejecting […]

Estimación no paramétrica de la función de supervivencia

Teniendo un estudio de estudio de supervivencia entre manos, puede ser complicado ajustar un modelo paramétrico a nuestros datos. Existen alternativas no paramétricas, como el estimador de Kaplan-Meier de la función de supervivencia , que se define de la siguiente manera: Suficiente teoría por hoy. Pasemos a un ejemplo práctico con R. Supongamos que tenemos […]

Bondad de Ajuste en R usando MLE y K-S.

¿Cuántas veces nos hemos encontrado delante de unos datos y nos hubiera gustado saber si siguen algún tipo de distribución concreta? Generalmente se recurre a técnicas de bondad de ajuste en paquetes ya existentes en R, pero lleva mucho tiempo comprobar *una por una*, con estimación de los posibles parámetros por medio. Escribiremos una función […]

Estimación de máxima verosimilitud usando R

No siempre se tienen expresiones explícitas para los estimadores de máxima verosimilitud, de hecho, estos casos suelen ser la orden y no la excepción. En general, se aplican técnicas de optimización numérica sobre la función de densidad propuesta. Para el ejemplo, supondremos que tenemos datos de . Los estimadores de máxima verosimilitud simultáneos no tienen […]