IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN

  • Ysela Dominga Agüero Palacios CSI-UNMSM

Resumen

Se presentan métodos de diagnóstico de datos discrepantes e influyentes en el análisis de regresión. Estos métodos se basan en el ajuste robusto LMS y el elipsoide de volumen mínimo (MVE), los cuales no son afectados por el problema de enmascaramiento cuando el conjunto de datos contiene más de una observación discrepante y/o influyente.

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Biografía del autor/a

Ysela Dominga Agüero Palacios, CSI-UNMSM

Laboratorio de Series de Tiempo -  Facultad de Ciencias Matemáticas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima - Lima – Perú

Publicado
2014-09-16
Cómo citar
Agüero Palacios, Y. (2014). IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN. Pesquimat, 4(2). https://doi.org/10.15381/pes.v4i2.9287
Sección
Artículos