Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada

This paper presents a study of the model of linear regression of the type y = Θx + e, where the error has generalized hyperbolic secant distribution (GHS) -- The method to estimate the parameters are obtained by setting maximum likelihood expressing the non-linear equations in linear form (modified...

Full description

Autores:
Burbano Moreno, Álvaro Alexander
Melo Martinez, Oscar Orlando
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad EAFIT
Repositorio:
Repositorio EAFIT
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.eafit.edu.co:10784/5290
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10784/5290
Palabra clave:
Ecuaciones no lineales
Funciones de verosimilitud
FUNCIONES EXPONENCIALES
MÍNIMOS CUADRADOS
ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Functions, exponential
Least squares
Mathematical statistics
Regression analysis
Rights
License
Copyright (c) 2015 Ingeniería y Ciencia – ing.cienc.
id REPOEAFIT2_6df55b051d21d772460dbec5f1ffa24d
oai_identifier_str oai:repository.eafit.edu.co:10784/5290
network_acronym_str REPOEAFIT2
network_name_str Repositorio EAFIT
repository_id_str
spelling 2014-12-192015-05-06T15:16:00Z2014-12-192015-05-06T15:16:00Z1794–9165http://hdl.handle.net/10784/529010.17230/ingciencia.11.21.22256-4314This paper presents a study of the model of linear regression of the type y = Θx + e, where the error has generalized hyperbolic secant distribution (GHS) -- The method to estimate the parameters are obtained by setting maximum likelihood expressing the non-linear equations in linear form (modified likelihood) -- The resulting estimators are analytical expressions in terms of values of the sample and, therefore, are easily calculables -- Through the application of various types of data, the methodology described above is shown, and plausible models against the true underlying distributions of data areEn este trabajo se presenta un estudio del modelo de regresión lineal del tipo y = Θx+e, donde el error tiene distribución Secante Hiperbólica Generalizada (SHG) -- El método para estimar los parámetros se obtienen mediante una configuración de máxima verosimilitud expresando las ecuaciones no lineales en forma lineal (Verosimilitud Modificada) -- Los estimadores resultantes son expresiones analíticas en términos de valores de la muestra y, por lo tanto, son fácilmente calculables -- Mediante la aplicación de varios tipos de datos, se muestra la metodología descripta anterior, y se obtienen modelos plausibles frente a las verdaderas distribuciones subyacentes de los datosapplication/pdfspaUniversidad EAFITIngeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 37-50http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2442http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2442Copyright (c) 2015 Ingeniería y Ciencia – ing.cienc.http://creativecommons.org/licenses/by/4.0Acceso abiertohttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 37-50instname:Universidad EAFITreponame:Repositorio Institucional Universidad EAFITEcuaciones no linealesFunciones de verosimilitudFUNCIONES EXPONENCIALESMÍNIMOS CUADRADOSESTADÍSTICA MATEMÁTICAANÁLISIS DE REGRESIÓNFunctions, exponentialLeast squaresMathematical statisticsRegression analysisRegresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizadaarticleinfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Burbano Moreno, Álvaro AlexanderMelo Martinez, Oscar OrlandoUniversidad Nacional de ColombiaIngeniería y Ciencia11213750ing.cienc.ORIGINAL3.pdf3.pdfTexto completo PDFapplication/pdf233874https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/247569f6-d451-4f20-ad6a-bcc16d00304d/download5d4568c053f5ef8ab1ac17bc9744c153MD52articulo.htmlarticulo.htmlTexto completo HTMLtext/html374https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/e20464d8-20e9-4c06-b386-18299ff752de/downloade29a3b2ae9e965e0edb4444c034ffa9cMD53THUMBNAILminaitura-ig_Mesa de trabajo 1.jpgminaitura-ig_Mesa de trabajo 1.jpgimage/jpeg265796https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/59307470-7e83-4a01-9002-6226b88f8a71/downloadda9b21a5c7e00c7f1127cef8e97035e0MD5110784/5290oai:repository.eafit.edu.co:10784/52902020-03-01 23:13:09.822open.accesshttps://repository.eafit.edu.coRepositorio Institucional Universidad EAFITrepositorio@eafit.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
title Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
spellingShingle Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
Ecuaciones no lineales
Funciones de verosimilitud
FUNCIONES EXPONENCIALES
MÍNIMOS CUADRADOS
ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Functions, exponential
Least squares
Mathematical statistics
Regression analysis
title_short Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
title_full Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
title_fullStr Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
title_full_unstemmed Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
title_sort Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada
dc.creator.fl_str_mv Burbano Moreno, Álvaro Alexander
Melo Martinez, Oscar Orlando
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv Burbano Moreno, Álvaro Alexander
Melo Martinez, Oscar Orlando
dc.contributor.affiliation.spa.fl_str_mv Universidad Nacional de Colombia
dc.subject.none.fl_str_mv Ecuaciones no lineales
Funciones de verosimilitud
topic Ecuaciones no lineales
Funciones de verosimilitud
FUNCIONES EXPONENCIALES
MÍNIMOS CUADRADOS
ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Functions, exponential
Least squares
Mathematical statistics
Regression analysis
dc.subject.lemb.none.fl_str_mv FUNCIONES EXPONENCIALES
MÍNIMOS CUADRADOS
ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
ANÁLISIS DE REGRESIÓN
dc.subject.keyword.none.fl_str_mv Functions, exponential
Least squares
Mathematical statistics
Regression analysis
description This paper presents a study of the model of linear regression of the type y = Θx + e, where the error has generalized hyperbolic secant distribution (GHS) -- The method to estimate the parameters are obtained by setting maximum likelihood expressing the non-linear equations in linear form (modified likelihood) -- The resulting estimators are analytical expressions in terms of values of the sample and, therefore, are easily calculables -- Through the application of various types of data, the methodology described above is shown, and plausible models against the true underlying distributions of data are
publishDate 2014
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2014-12-19
dc.date.available.none.fl_str_mv 2015-05-06T15:16:00Z
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2015-05-06T15:16:00Z
dc.date.none.fl_str_mv 2014-12-19
dc.type.eng.fl_str_mv article
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/article
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.local.spa.fl_str_mv Artículo
dc.identifier.issn.none.fl_str_mv 1794–9165
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10784/5290
dc.identifier.doi.none.fl_str_mv 10.17230/ingciencia.11.21.2
dc.identifier.eissn.none.fl_str_mv 2256-4314
identifier_str_mv 1794–9165
10.17230/ingciencia.11.21.2
2256-4314
url http://hdl.handle.net/10784/5290
dc.language.iso.spa.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv Ingeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 37-50
dc.relation.isversionof.none.fl_str_mv http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2442
dc.relation.uri.none.fl_str_mv http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2442
dc.rights.spa.fl_str_mv Copyright (c) 2015 Ingeniería y Ciencia – ing.cienc.
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local.spa.fl_str_mv Acceso abierto
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2015 Ingeniería y Ciencia – ing.cienc.
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Acceso abierto
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad EAFIT
dc.source.spa.fl_str_mv Ingeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 37-50
instname:Universidad EAFIT
reponame:Repositorio Institucional Universidad EAFIT
instname_str Universidad EAFIT
institution Universidad EAFIT
reponame_str Repositorio Institucional Universidad EAFIT
collection Repositorio Institucional Universidad EAFIT
bitstream.url.fl_str_mv https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/247569f6-d451-4f20-ad6a-bcc16d00304d/download
https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/e20464d8-20e9-4c06-b386-18299ff752de/download
https://repository.eafit.edu.co/bitstreams/59307470-7e83-4a01-9002-6226b88f8a71/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 5d4568c053f5ef8ab1ac17bc9744c153
e29a3b2ae9e965e0edb4444c034ffa9c
da9b21a5c7e00c7f1127cef8e97035e0
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional Universidad EAFIT
repository.mail.fl_str_mv repositorio@eafit.edu.co
_version_ 1814110266452869120

Publicaciones similares