Estimadores robustos en modelos de regresión noparamétricos funcionales y en modelos semi-funcionales parcialmente lineales
En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos pa...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2013 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Universidad Nacional de La Plata |
| Repositorio: | SEDICI (UNLP) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/44589 |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44589 https://doi.org/10.35537/10915/44589 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Ciencias Exactas Matemática datos funcionales entropía métodos no paramétricos modelos parcialmente lineales robustez |
| Sumario: | En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo. |
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