Mejoras en reglas de clasificación mediante incorporación de información adicional

Abstract

Las aportaciones contenidas en esta tesis (compendio de publicaciones) se enmarcan en el análisis discriminante con información adicional sobre los parámetros.

Consideramos una regla de clasificación para poblaciones exponenciales cuando hay un orden entre los parámetros, y probamos que se comporta mejor que la basada en la verosimilitud sin restricciones. Estudiamos su comportamiento en cada una de las poblaciones y consideramos la incorporación de datos con censura de tipo II.

Presentamos reglas de clasificación con restricciones para más de dos poblaciones normales, y ofrecemos evidencia empírica que demuestra que la metodología con restricciones propuesta se comporta mejor que la metodología sin restricciones existente. Comprobamos que estas reglas compiten bien en escenarios de alta dimensionalidad bajo varios de los criterios más utilizados en la actualidad, y completamos su estudio mediante la evaluación de su rendimiento para una muestra de entrenamiento dada, proponiendo 4 nuevos estimadores de la tasa de error verdadero.