Inferencia en regresión no lineal
Bajo el supuesto de errores i.i.d. los estimadores mínimo-cuadráticos de regresión lineal son los mejores estimadores lineales insesgados. Bajo idénticos supuestos estos resultados son ciertos en regresión no lineal, pero asintóticamente. Ahora bien, en muestras pequeñas, que es el caso común en la...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 1988 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad Nacional de Colombia |
| Repositorio: | Repositorio UN |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unal.edu.co:unal/24267 |
| Acceso en línea: | https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/24267 http://bdigital.unal.edu.co/15304/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Estadística matemática Métodos estadísticos Análisis de regresión Energía eléctrica Medellín Colombia Regresión no lineal |
| Sumario: | Bajo el supuesto de errores i.i.d. los estimadores mínimo-cuadráticos de regresión lineal son los mejores estimadores lineales insesgados. Bajo idénticos supuestos estos resultados son ciertos en regresión no lineal, pero asintóticamente. Ahora bien, en muestras pequeñas, que es el caso común en la práctica, ninguna de dichas propiedades se cumple. Se presenta en este trabajo el porcentaje de sesgo de las estimaciones como medida de validez de las inferencias asintóticas. Se ilustra el método con un modelo de demanda residencial de energía eléctrica para Medellín. |
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