Resumen:
Usando una caracterización sorprendentemente trivial de independencia multivariada, se proponen varias pruebas de independencia usando métricas tales como la variación total, la métrica de Hellinger, la distancia supremo, e incluso la divergencia de Kullback-Leibler, y se observando que no es, en lo absoluto, necesario obtener distribuciones límites. Se dan simulaciones para compararlas y ver que funcionan bien aún con muestras pequeñas, pues las distribuciones de la estadísticas de prueba se pueden aproximar tanto como se quieran. Trabajo realizado en conjunto con José M. González-Barrios, Eduardo Gutiérrez-Peña y Raúl Rueda (IIMAS, UNAM).
Fecha: Martes 29 de mayo de 2018.
Lugar: Salón 201-202, Edificio Anexo del IIMAS.
Hora: 13:00 horas.