Estimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el Jackknife
En este proyecto se describe el procedimiento Bootstrap y Jackknife para los modelos lineales múltiples multivariados y se crea una función que estima los parámetros tanto por Bootstrap como por Jackknife. Además, se construyen escenarios de simulación para evaluar el algortimo cuando los datos sigu...
- Autores:
-
Torres García, Karen Manuela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/10798
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12495/10798
- Palabra clave:
- Modelos lineales
Remuestreo
Bootstrap
Jackknife
Parámetros
Estimación
519.5
Linear Models
Resampling
Bootstrap
Jackknife
Parameters
Estimation
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
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En este proyecto se describe el procedimiento Bootstrap y Jackknife para los modelos lineales múltiples multivariados y se crea una función que estima los parámetros tanto por Bootstrap como por Jackknife. Además, se construyen escenarios de simulación para evaluar el algortimo cuando los datos siguen una distribución normal multivariada. Y por último, se realiza una aplicación de la función donde se comparan las estimaciones obtenidas por mínimos cuadrados ordinales y las dos técnicas de remuestreo. |
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Y por último, se realiza una aplicación de la función donde se comparan las estimaciones obtenidas por mínimos cuadrados ordinales y las dos técnicas de remuestreo.EstadísticoPregradoThis Project describes the process of Bootstrap and Jackknife for Multivariate Multiple Regression and creates a function that estimates the parameters of Bootstrap and Jackknife techniques. Further, simulated scenarios are built to evaluate the algorithm when the data are distributed normal multivariate. Finally, an application of the function is performed where the estimates obtained by ordinary least squares and both resampling techniques are compared.application/pdfspaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Acceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Modelos linealesRemuestreoBootstrapJackknifeParámetrosEstimación519.5Linear ModelsResamplingBootstrapJackknifeParametersEstimationEstimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el JackknifeEstimation and inference of parameters in a multivariate multiple normal regression model using Bootstrap and JackknifeEstadísticaUniversidad El BosqueFacultad de CienciasTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisORIGINALEstimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el JackknifeEstimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el JackknifeEstimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el Jackknifeapplication/pdf589861https://repositorio.unbosque.edu.co/bitstreams/08af6622-ef51-4e56-843a-7211be7969aa/downloadcafab31f3f44874410fd4f6bbe1f2f61MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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