4.6. Simulación de los comporta-mientos aleatorios del proyecto y su verificación
Un modelo estadístico FF es un conjuto de distribuciones (o densidades o funciones de regresión). Un modelo paramétrico es un conjunto FF que puede ser parametrizado por un número finito de parámetros. Por ejemplo, si suponemos que los datos provienen de una distribución Normal, el modelo es: F = { p ( x ; μ , σ ) = 1 σ 2 π − − √ e x p ( − 1 2 σ 2 ( x − μ ) 2 ) , μ ∈ R , σ > 0 } En general, un modelo paramétrico tiene la forma: F = { p ( x ; θ ) : θ ∈ Θ } donde θθ es un parámetro desconocido (o un vector de parámetros) que puede tomar valores en el espacio paramétrico ΘΘ. Un modelo no paramétrico es un conjunto FF que no puede ser parametrizado por un número finito de parámetros. Variables aleatorias Recordemos brevemente algunos conceptos de variables aleatorias. Una variable aleatoria es un mapeo: X:Ω→R que asigna un número real X(ω)X(ω) a cada elemento ωω en el espacio de resultados. Ejemplo. Lanzamos una moneda justa dos ...
