Catálogo de publicaciones - tesis

Compartir en
redes sociales

Título de Acceso Abierto

Inferencia robusta en modelos no lineales con respuestas faltantes

Paula Mercedes Spano Ana M. Bianco

publishedVersion.

Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
El modelo lineal es uno de los más populares en Estadística. Sin embargo, en muchas situaciones la naturaleza del fenómeno en estudio es intrínsicamente no lineal y por lo tanto, no se pueden utilizar aproximaciones lineales teniéndose que ajustar a los datos un modelo no lineal. Es bien sabido que, en este contexto, el estimador clásico del parámetro de regresión basado en mínimos cuadrados es muy sensible a los datos atípicos y por esta razón, se necesitan métodos robustos de inferencia. Asimismo, en algunas ocasiones, los datos están incompletos por haberse perdido algunas respuestas al azar. En esta tesis, proponemos una familia de estimadores robustos para estimar al parámetro de regresión en un modelo no lineal con posibles respuestas faltantes al azar. Bajo condiciones de regularidad, estudiamos la consistencia y la distribución asintótica de los estimadores propuestos, dando un tratamiento unificado a muestras completas y a muestras con respuestas faltantes. Para estudiar la robustez local, deducimos su función de influencia y para comparar su comportamiento con el del estimador clásico y con otras alternativas robustas, consideramos dos ejemplos numéricos. Llevamos a cabo simulaciones de Monte Carlo para estudiar el comportamiento en muestras finitas de los estimadores propuestos bajo distintos esquemas de pérdida de respuestas y en diferentes escenarios de contaminación. Por otro lado, introducimos una familia de tests robustos utilizando un estadístico de tipo Wald basado en el estimador propuesto con el objetivo de testear hipótesis que involucren al parámetro de regresión. Deducimos su distribución asintótica bajo la hipótesis nula, como también bajo alternativas contiguas. Asimismo, deducimos su función de influencia. Realizamos un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de los tests propuestos. Finalmente, el procedimiento propuesto también se ilustra a través del análisis de un conjunto de datos reales.
Palabras clave – provistas por el repositorio digital

MODELOS DE REGRESION NO LINEAL; ESTIMACION ROBUSTA; TESTS DE HIPOTESIS ROBUSTOS; DATOS FALTANTES; NONLINEAR REGRESSION MODELS; ROBUST ESTIMATION; ROBUST HYPOTHESIS TESTING; MISSING DATA

Disponibilidad
Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2016 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto

Información

Tipo de recurso:

tesis

Idiomas de la publicación

  • español castellano

País de edición

Argentina

Fecha de publicación

Información sobre licencias CC

https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/