J. M. Alonso Revenga, A. Calviño Martínez, S. Muñoz López
En la actualidad es frecuente disponer de grandes conjuntos de datos en donde la presencia de outliers es habitual. Por esto, es de gran utilidad disponer de métodos de estimación robustos. En regresión logística se ha constatado que el estimador de máxima verosimilitud (MLE) no lo es. Por esto, se propone estudiar la robustez de los estimadores de mínima pseudodistancia de Rényi (MRPE) para los parámetros de este modelo. Esta nueva familia de estimadores es una generalización del MLE, se presenta su distribución asintótica y se han obtenido intervalos de confianza, aproximados y Bootstrap, para los parámetros del modelo. Se ha realizado un estudio de simulación mostrando que el MRPE funciona mejor que el MLE tanto en términos de eficiencia como de robustez. Los Intervalos de confianza encontrados mantienen una probabilidad de cobertura muy cercana al nivel nominal en presencia de valores atípicos en un porcentaje medio o alto, manteniendo su longitud cercana a la del MLE.
Palabras clave: Robustez, estimadores de mínima pseudo distancia de Rényi, regresión logística
Programado
Análisis Multivariante I
8 de junio de 2022 16:00
Sala de Claustros
