Modelo de regresión lineal múltiple con errores distribuidos secante hiperbólica generalizada
En este trabajo se presenta un estudio del modelo de regresión lineal múltiple, donde el error tiene distribución secante hiperbólica generalizada. Para estimar los parámetros del modelo, se utiliza la Máxima Verosimilitud Modificada (MVM), que permite linealizar las formas funcionales que no son li...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Nacional de Colombia |
| Repositorio: | Repositorio UN |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unal.edu.co:unal/59299 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/59299 http://bdigital.unal.edu.co/56686/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | 51 Matemáticas / Mathematics Eficiencia Relativa Máxima Verosimilitud Modificada Mínimos Cuadrados Prueba de Hipótesis Robustez Regresión Lineal múltiple Relative Efficiency Modified Maximum Likelihood Least Squares Hypothesis Test Robustness Multiple Linear Regression |
| Sumario: | En este trabajo se presenta un estudio del modelo de regresión lineal múltiple, donde el error tiene distribución secante hiperbólica generalizada. Para estimar los parámetros del modelo, se utiliza la Máxima Verosimilitud Modificada (MVM), que permite linealizar las formas funcionales que no son lineales y obtener soluciones explicitas cerradas. Además, se realiza todo el estudio formal de las propiedades asintóticas e inferencia de los estimadores obtenidos, mediante el uso de la simulación de Monte Carlo, que permite comprobar aspectos como: los estimadores de MVM son más eficientes y robustos que los de estimadores de Mínimos Cuadrados (MC). Mediante varios ejemplos de la literatura estadística, se valida la metodología desarrollada y descrita en este trabajo. |
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