dor_id: 24644
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Los artículos enviados a la "Revista Mexicana de Ciencias Geológicas" se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); Science Citation Index-Expanded, Current Contents/ Physical, Chemical & Earth Sciences, Geoscience e-Journals, Periódica, Directory of Open Access & Hybrid Journals
561.#.#.u: https://www.geologia.unam.mx/
650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://rmcg.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/index
351.#.#.b: Revista Mexicana de Ciencias Geológicas
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx
590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)
270.#.#.d: MX
270.1.#.d: México
590.#.#.b: Concentrador
883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural
883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/
883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial
850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México
856.4.0.u: http://rmcg.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/681/536
100.1.#.a: Verma, Surendra P.; Quiroz-ruiz, Alfredo
524.#.#.a: Verma, Surendra P., et al. (2008). Valores críticos de 33 variantes de pruebas de discordancia para los datos desviados en muestras normales con tamaños muy grandes de 1,000 a 30,000 y evaluación de diferentes modelos de regresión para la interpolación y extrapolación de valores críticos. Revista Mexicana de Ciencias Geológicas; Vol 25 No 3, 2008; 369-381. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/24644
245.1.0.a: Valores críticos de 33 variantes de pruebas de discordancia para los datos desviados en muestras normales con tamaños muy grandes de 1,000 a 30,000 y evaluación de diferentes modelos de regresión para la interpolación y extrapolación de valores críticos
502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México
561.1.#.a: Instituto de Geología, UNAM
264.#.0.c: 2008
264.#.1.c: 2018-01-22
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico rmcg@geociencias.unam.mx
884.#.#.k: http://rmcg.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/article/view/681
001.#.#.#: 113.oai:ojs.rmcg.geociencias.unam.mx:article/681
041.#.7.h: eng
520.3.#.a: En este trabajo final de una serie de cuatro, usando nuestro procedimiento de simulación bien establecido reportamos nuevos valores críticos o puntos porcentuales, precisos y exactos (con cuatro a ocho puntos decimales) de 15 pruebas de discordancia con 33 variantes y cada uno con siete niveles de signi ficancia a = 0.30, 0.20, 0.10, 0.05, 0.02, 0.01 y 0.005, para muestras normales de tamaños muy grandes n de 1,000 a 30,000,viz.,1,000(50)1,500(100)2,000(500)5,000(1,000)10,000(10,000)30,000,esto es, 1,000 (pasos de 50) 1,500 (pasos de 100) 2,000 (pasos de 500) 5,000 (pasos de 1,000) 10,000 (pasos de 10,000) 30,000. Se reporta también el error estándar de la media en forma explícita e individual para cada valor crítico. Como consecuencia, la aplicabilidad de estas pruebas de discordancia ha sido extendida a prácticamente cualquier tamaño de muestra estadística (hasta 30,000 observaciones o mayores). Este conjunto final de valores críticos para tamaños muy grandes cubrirá cualquier necesidad presente o futura de aplicación de estas pruebas de discordancia en todos los campos de las ciencias e ingenierías. Dado que los valores críticos fueron simulados para pocos tamaños de muestra entre 1,000 y 30,000, seis modelos de regresión diferentes fueron evaluados para la interpolación y extrapolación de los datos y se demostró que un modelo combinado de logaritmo natural-cúbico es el más apropiado. Es la primera vez en la literatura mundial que se demuestra que una transformación logarítmica del tamaño de muestra n antes de un ajuste polinomial resulta mejor que los ajustes convencionales desde lineal hasta polinomial de tercer grado usados a la fecha. Finalmente, usamos 1,402 conjuntos de datos de la proteómica cuantitativa con el fin de demostrar que nuestro método de pruebas múltiples funciona más e ficientemente que el método robusto MAD_Z usado para procesar estos datos y, de esta manera, ilustrar la utilidad de nuestro trabajo final en estas líneas.
773.1.#.t: Revista Mexicana de Ciencias Geológicas; Vol 25 No 3 (2008); 369-381
773.1.#.o: http://rmcg.geociencias.unam.mx/index.php/rmcg/index
022.#.#.a: ISSN electrónico: 2007-2902; ISSN impreso: 1026-8774
310.#.#.a: Cuatrimestral
300.#.#.a: Páginas: 369-381
264.#.1.b: Instituto de Geología, UNAM
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245.1.0.b: Critical values for 33 discordancy test variants for outliers in normal samples of very large sizes from 1,000 to 30,000 and evaluation of different regression models for the interpolation and extrapolation of critical values
last_modified: 2023-08-23 17:00:00
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