Estimadores de tipo MM para el modelo lineal multivariado

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En esta tesis, proponemos una clase de estimadores robustos para modelos lineales multivariados. Basados en el enfoque de la MM estimación (Yohai 1987, [36]), calculamos los coeficientes de regresión y la matriz de covarianzas de los errores de forma simultánea. Estos estimadores tienen alto punto d...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Kudraszow, Nadia Laura
Otros Autores: Maronna, Ricardo
Formato: Tesis Tesis de doctorado
Lenguaje:Español
Publicado: 2010
Materias:
Ciencias Exactas
Matemática
métodos robustos; MM-estimador; modelo linealmultivariado
robust methods; MM-estimate; multivariate linear model
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/2668
https://doi.org/10.35537/10915/2668
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En esta tesis, proponemos una clase de estimadores robustos para modelos lineales multivariados. Basados en el enfoque de la MM estimación (Yohai 1987, [36]), calculamos los coeficientes de regresión y la matriz de covarianzas de los errores de forma simultánea. Estos estimadores tienen alto punto de ruptura y alta eficiencia asintótica bajo errores normales. Probamos la consistencia y normalidad asintótica asumiendo que los errores tienen una distribución elíptica. Describimos un algoritmo iterativo para el cálculo numérico de estos estimadores. Las ventajas de los estimadores propuestos sobre sus competidores se evidencian tanto en los datos simulados como en los reales. Finalmente, damos una aplicación de los MM-estimadores al análisis de correlación canónico mediante la definición de estimadores robustos para las coordenadas y correlaciones canónicas, y comparamos el desempeño de estos estimadores con el de otros estimadores robustos mediante un estudio de simulación.
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