Resumen

CHAVES, Emilio José. CRITERIO DE LAPLACE: PREMISA FUNDAMENTAL EN INDUCCIÓN ESTADÍSTICA. Tend. [online]. 2015, vol.16, n.1, pp.51-64. ISSN 0124-8693.  https://doi.org/10.22267/rtend.151601.32.

Se discute el Criterio o Regla de Laplace y fundamenta su uso para construir la curva de Lorenz, CL, a partir de series de datos. Presenta ejemplos y gráficos de modelos de ajuste de la CL y de la FDA inferidas; comenta los límites del modelo. El método separa la media real, U, de la función de distribución adimensional (en medias), de modo que FDA(real) = U(real)*FDA(en medias). Busca fundamentar la inferencia estadística univariable de datos positivos a partir del criterio de Laplace, matemáticas clásicas y lógica de conjuntos. Este método no paramétrico supone frecuencias 1/N idénticas para los N datos, sin usar funciones de distribución apriori. Dada su sencillez, propone su empleo en educación estadística y su aplicación en investigación, como elemento teórico previo al manejo del análisis multivariable.

Palabras clave : Inducción estadística; Modelos de ajuste; Métodos numéricos; Curvas de Lorenz y FDA; Muestras aleatorias.