Una estimación no paramétrica y robusta de la transformación Box-Cox para el modelo de regresión
RESUMEN: Frecuentemente en el análisis de regresión es necesario transformar la variable dependiente con el fin de obtener aditividad y errores normales y de varianza constante. Box y Cox (1964) proponen una transformación paramétrica de potencia basada en el supuesto de normalidad con el propósito...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad de Antioquia |
| Repositorio: | Repositorio UdeA |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/3635 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10495/3635 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Estimadores (Estadística) Modelos de regresión Transformación Box-Cox |
| Sumario: | RESUMEN: Frecuentemente en el análisis de regresión es necesario transformar la variable dependiente con el fin de obtener aditividad y errores normales y de varianza constante. Box y Cox (1964) proponen una transformación paramétrica de potencia basada en el supuesto de normalidad con el propósito de lograr los objetivos anteriores. Sin embargo, algunos autores tales como Carroll (1980, 1982b), Bickel and Doksum (1981), Powell (1991), Chamberlain (1994), Buchinsky (1995), Marazzi y Yohai (2004) y Fitzenberger et al. (2005) han señalado que dicha transformación no es robusta cuando existen observaciones atípicas en la muestra y proponen estimadores robustos para el parámetro de transformación, reemplazando la verosimilitud normal con una función objetivo que es menos sensible a observaciones atípicas. Este artículo presenta un procedimiento alternativo no paramétrico y robusto que permite obtener la transformación de potencia en la familia de transformaciones de Box-Cox cuando existen observaciones atípicas en la variable dependiente. El procedimiento es una extensión de la propuesta de Castaño (1994, 1995) para una transformación de simetría de un conjunto de datos. |
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