Estimación en modelos aditivos con respuestas faltantes
El modelo de regresión noparamétrico aditivo, supone que se tienen observaciones independientes (xᵢᵀ,yᵢ), 1 ≤ ≤ , xᵢ ∈ ℝᵈ tales que (yᵢ|xᵢ) = (xᵢ) con (x) = ∑ᵈ ₐ₌₁ ( ). Las funciones : ℝ→ℝ son las cantidades a estimar. Estimadores para este modelo han sido ampliamente estudiados en la lite...
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| Autor principal: | |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis Libro |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
30 de marzo de 2009
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| Materias: | |
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| 300 | |a 3 h., ii, 58 h. : |b il., tablas | ||
| 502 | |b Licenciado en Ciencias Matemáticas |c Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |d 2009 |g Universidad de Buenos Aires - CONICET. Instituto de Cálculo (IC) | ||
| 506 | |2 openaire | ||
| 518 | |o Fecha de publicación en la Biblioteca Digital FCEN-UBA | ||
| 520 | 3 | |a El modelo de regresión noparamétrico aditivo, supone que se tienen observaciones independientes (xᵢᵀ,yᵢ), 1 ≤ ≤ , xᵢ ∈ ℝᵈ tales que (yᵢ|xᵢ) = (xᵢ) con (x) = ∑ᵈ ₐ₌₁ ( ). Las funciones : ℝ→ℝ son las cantidades a estimar. Estimadores para este modelo han sido ampliamente estudiados en la literatura. En esta tesis, introducimos una clase de estimadores para las componentes de un modelo aditivo cuando las respuestas pueden ser faltantes, es decir, cuando observamos (xᵢᵀ, yᵢ, ᵢ), 1 ≤ ≤ donde ᵢ = 1 si yᵢ es observada y ᵢ = 0 si yᵢ es faltante. El objetivo de esta tesis es estimar la función de regresión y cada una de sus componentes con los datos existentes e imputando las observaciones faltantes. Para ello, supondremos que tenemos un mecanismo de pérdida de observaciones ignorable, es decir, supondremos que ᵢ, e yᵢ son condicionalmente independientes dado xᵢ, es decir, ( ᵢ = 1|yᵢ, xᵢ) = ( ᵢ = 1|xᵢ) = (xᵢ). Obtendremos resultados de consistencia fuerte para los estimadores propuestos en esta tesis. Un estudio de simulación permitirá comparar las distintas propuestas. |l spa | |
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