Ausencia de normalidad y desigualdad del tamaño de los grupos : ¿afecta a la estimación de la autocorrelación?

Hemos diseñado un experimento de simulación Monte Carlo para examinar el comportamiento de cuatro procedimientos para el diagnóstico de la autocorrelación de primer orden: ρHCH, ρj, ρPP y ρWHS. Utilizamos dos estructuras de la matriz de correlaciones, AR y ARH, en un diseño de Grupos x Ocasiones (3x...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Fernández García, María Paula, Vallejo Seco, Guillermo|||0000-0002-8010-6854
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2002
País:España
Institución:Universidad de Oviedo (UNIOVI)
Repositorio:RUO. Repositorio Institucional de la Universidad de Oviedo
Idioma:español
OAI Identifier:oai:digibuo.uniovi.es:10651/26767
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/10651/26767
Access Level:acceso abierto
Descripción
Sumario:Hemos diseñado un experimento de simulación Monte Carlo para examinar el comportamiento de cuatro procedimientos para el diagnóstico de la autocorrelación de primer orden: ρHCH, ρj, ρPP y ρWHS. Utilizamos dos estructuras de la matriz de correlaciones, AR y ARH, en un diseño de Grupos x Ocasiones (3xq) no balanceado bajo distribución normal y balanceado bajo seis distribuciones no normales. Los resultados ponen de relieve que la desigualdad en el tamaño de los grupos sólo afecta al procedimiento ρPP cuando la matriz es AR+, y al procedimiento ρWHS si la matriz es ARH. De otra parte, todos los estimadores son sensibles a la ausencia de normalidad, ρHCH y ρj son conservadores y ρWHS liberal para matrices AR+ y todos conservadores para matrices AR-, en mayor medida conforme mayor es la autocorrelación y menores son q y nj.