Estimadores robustos en modelos de regresión noparamétricos funcionales y en modelos semi-funcionales parcialmente lineales

En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Vahnovan, Alejandra Valeria
Otros Autores: Boente, Graciela
Formato: Tesis Tesis de doctorado
Lenguaje:Español
Publicado: 2013
Materias:
Ciencias Exactas
Matemática
datos funcionales
entropía
métodos no paramétricos
modelos parcialmente lineales
robustez
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44589
https://doi.org/10.35537/10915/44589
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo.
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