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Título de Acceso Abierto

Métodos robustos basados en transformaciones con aplicaciones al modelo lineal generalizado

Marina Silvia Valdora Víctor Yohai

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Resumen/Descripción – provisto por el repositorio digital
Esta tesis consta de 2 partes que corresponden a los Capítulos 1 y 2. En el Capítulo 1 proponemos una familia de estimadores robustos para modelos lineales generalizados. En el Capítulo 2 se introduce una familia de estimadores robustos para distribuciones dependientes de un parámetro. Los estimadores definidos en el Capítulo 1 son M-estimadores redescendientes basados en transformaciones (MT-estimadores) y, más generalmente, M-estimadores pesados basados en transformaciones (WMT-estimadores). La idea principal es usar un M-estimador después de aplicar una función estabilizadora de la varianza a las respuestas. Mostramos la consistencia y la normalidad asintótica de estos estimadores. También calculamos una cota inferior para su punto de ruptura asintótico. Un estudio de Monte Carlo muestra que estos estimadores se comparan favorablemente con otros estimadores robustos para modelos lineales generalizados con respuesta Poisson y log link. Por último, consideramos un ejemplo de datos reales y comparamos el ajuste dado por el MT-estimador con los ajustes correspondientes a otros estimadores existentes. Los estimadores definidos en el Capítulo 2 son estimadores para datos univariados basados en la transformación integral de probabilidad (MI-estimadores). Estos estimadores tienen una definición simple y son muy simples de calcular. Mostramos la consistencia y normalidad asintótica de los mismos y hallamos cotas para su punto de ruptura asintótico. Estudiamos en especial el caso de la distribución de Poisson, en el que probamos que el punto de ruptura es óptimo. Para el caso de la distribución de Poisson realizamos un estudio de Monte Carlo para comparar el desempeño de estos estimadores con el de otros estimadores robustos para datos univariados.
Palabras clave – provistas por el repositorio digital

M-ESTIMATORS; TRANSFORMATIONS; BREAKDOWN POINT; GENERALIZED LINEAR MODELS

Disponibilidad
Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2014 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/