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...

Full description

Autores:
Burbano Moreno, Alvaro Alexander
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
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/
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
Rights
openAccess
License
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description 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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