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Algoritmos rápidos para computar estimadores robustos
Beatriz Ambrosio Victor Yohai
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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
El método más comunmente usado para estimar los coeficientes de una regresión lineal es el de mínimos cuadrados. Este método que es óptimo en el caso de errores distribuídos normalmente, es muy sensible a la presencia de outliers. Para remediar ese problema se han desarrollado otros métodos de estimación llamados métodos robustos, los cuales se ven poco afectados por la presencia de datos atípicos. Una medida de la robustez de un estimador es su punto de ruptura. Entre los estimadores de regresión robustos se encuentran los LTS, LMS y los S estimadores. Estos estimadores son equivariantes por transformaciones afines, de regresión, y de escala y además tiene un alto punto de ruptura. El inconveniente que presenta su calculo es que requiere muchas horas de computadora. Rouseeuw y Van Driessen desarrollaron un algoritmo, llamado Fast -LTS, que mejora la velocidad de cálculo del estimador de mínimos cuadrados podados. El objetivo de este trabajo es desarrollar un nuevo algoritmo, análogo al Fast-LTS, para computar S estimadores. Del mismo modo que el algoritmo desarrollado por Rouseeuw, este nuevo algoritmo está basado en el mejoramiento local de los nuevos estimadores iniciales. Esto permite una significativa reducción del número de candidatos requeridos para obtener una buena aproximación de la solución óptima. Se ha realizado un estudio de simulación que ha mostrado que los S estimadores calculados con el algoritmo Fast-S, son comparativamente mejores a los estimadores LTS calculados con el algoritmo Fast-LTS. Algunas de las ventajas del nuevo algoritmo son: 1) Menor porcentaje de muestras afectadas por los datos atípicos. 2) Menor error cuadrático medio. 3) Menor tiempo de cómputo.Palabras clave – provistas por el repositorio digital
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Disponibilidad
| Institución detectada | Año de publicación | Navegá | Descargá | Solicitá |
|---|---|---|---|---|
| No requiere | 2004 | 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
2004
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