Un S-estimador alternativo para el modelo de regresión lineal con datos censurados y distribución posiblemente asimétrica

Fragalá, Marina

Registro:

Documento:	Tesis de Maestría
Disciplina:	matematica
Título:	Un S-estimador alternativo para el modelo de regresión lineal con datos censurados y distribución posiblemente asimétrica
Autor:	Fragalá, Marina
Editor:	Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Filiación:	Universidad Nacional de General Sarmiento. Instituto de Ciencias
Publicación en la Web:	2017-04-28
Fecha de defensa:	2016-11-04
Fecha en portada:	2016
Grado Obtenido:	Maestría
Título Obtenido:	Magíster de la Universidad de Buenos Aires en el área de Estadística Matemática
Director:	Yohai, Víctor
Jurado:	Alvarez, Enrique Ernesto; Bianco, Ana María; Sombielle, Susana
Idioma:	Español
Formato:	PDF
Handle:	http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6104_Fragala
PDF:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/tesis/tesis_n6104_Fragala.pdf
Registro:	https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/tesis/document/tesis_n6104_Fragala
Ubicación:	Dep.EST 006104
Derechos de Acceso:	Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Fragalá, Marina. (2016). Un S-estimador alternativo para el modelo de regresión lineal con datos censurados y distribución posiblemente asimétrica. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6104_Fragala

Resumen:

En esta tesis comenzamos haciendo una revisión detallada de resultados sobre los Sestimadores para el modelo de regresión lineal con datos no censurados y errores quepueden tener distribución simétrica o asimétrica. Para estos estimadores aportamos unaprueba diferente de la propiedad de consistencia de Fisher y estudiamos la consistencia fuerte a partir del concepto de funcionales de regresión. Locatelli, Marazzi y Yohai (2010) desarrollaron S-estimadores para el modelo de regresión lineal con datos censurados y errores cuya distribución pertence a una familiaparamétrica de posición y escala que también puede ser simétrica o asimétrica. En estatesis proponemos y analizamos un nuevo procedimiento de estimación de tipo S parael mismo problema. Estos estimadores son altamente robustos pero ineficientes. Paramejorar la eficiencia, a partir de ellos definimos un estimador final utilizando un procedimientode máxima verosimilitud truncada. Este estimador resulta altamente robustoy con una eficiencia asintótica alta si se compara con la del estimador de máxima verosimilitudpara datos censurados. Las ventajas de este nuevo S-estimador para datoscensurados sobre el propuesto en Locatelli et al. (2010) son las siguientes: (a) gracias asu estructura, podemos probar que el nuevo S-estimador tiene la propiedad de consistenciade Fisher y (b) el cálculo del nuevo S-estimador requiere un algoritmo de menorcomplejidad del que se usa para el S-estimador propuesto en Locatelli et al. (2010).

Citación:

---------- APA ----------

Fragalá, Marina. (2016). Un S-estimador alternativo para el modelo de regresión lineal con datos censurados y distribución posiblemente asimétrica. (Tesis de Maestría. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6104_Fragala

---------- CHICAGO ----------

Fragalá, Marina. "Un S-estimador alternativo para el modelo de regresión lineal con datos censurados y distribución posiblemente asimétrica". Tesis de Maestría, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2016.https://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n6104_Fragala

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