Publication: Análisis estadístico en modelos de regresión y diseños de experimentos con información incompleta y presencia de puntos influyentes
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Date
1999-05-20
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Universidad Nacional de Colombia
Colciencias
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Abstract
Basados en los principios de estimación de Mínimos Cuadrados y de Máxima Verosimilitud, se han propuesto nuevos métodos alternativos para la estimación de observaciones faltantes Ghosh & López (1998), Alvarez (1998), Rincón et al (1998) y Cárdenas (1998). En Rincón & López (1998), Espinoza (1998) y Rincón (1999), teniendo como base las estadísticas Dfbeta y Ok , se logró proponer una metodología para determinar la influencia individual de cada observación en la suma de cuadrados de los residuales, y además caracterizar grupos de observaciones influyentes en modelos de regresión lineal simple y múltiple. Se logró establecer una metodología que simplifica considerablemente el cálculo de la estadística Ok. Consideramos que estos resultados, constituyen importantes aportes al estudio de modelos de clasificación y regresión en presencia de observaciones faltantes y puntos influyentes.
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