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Título de Acceso Abierto
Métodos robustos para el modelo de análisis factorial
Ana Julia Villar Víctor J. Yohai
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Los estimadores usuales de los parámetros del modelo de análisis factorial son los estimadores de máxima verosimilitud que corresponden a factores y errores normales. Estos estimadores dependen de la media y la covarianza muestrales, las cuales son muy sensibles a observaciones atípicas. En este trabajo se obtienen estimadores robustos para el modelo de análisis factorial reemplazando en las ecuaciones de verosimilitud la media y la covarianza muestral por estimadores robustos de posición multivariada y covarianza. Se prueba la consistencia de estos estimadores cuando éstos están basados en estimadores multivariados consistentes. También se prueba la normalidad asintótica de los mismos y se obtiene la matriz de covarianza asintótica cuando los estimadores en los que se basan son asintóticamente normales. Un estudio de Monte Carlo muestra que las familias propuestas contienen estimadores que combinan alta eficiencia bajo el modelo normal con alta robustez cuando la muestra contiene observaciones atípicas.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
ANALISIS FACTORIAL; ESTIMADORES ROBUSTOS DE POSICION MULTIVARIADA Y COVARIANZA; CONSISTENCIA; DISTRIBUCION ASINTOTICA; FACTOR ANALYSIS; ROBUST MULTIVARIATE LOCATION AND SCATTER ESTIMATORS; CONSISTENCY; ASYMPTOTIC DISTRIBUTION
Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2000 | Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) |
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Información
Tipo de recurso:
tesis
Idiomas de la publicación
- español castellano
País de edición
Argentina
Fecha de publicación
2000
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