Estimadores Robustos bajo el Modelo Parcialmente Lineal Aditivo

BOENTE, GRACIELA; MARTINEZ, ALEJANDRA

Bahía Blanca

Congreso; Reunión anual de la Unión Matemática Argentina; 2016

Universidad Nacional del Sur

Los modelos parcialmente lineales aditivos suponen que se tienen observaciones independientes(Y_i, Z_i, X_i) con Y_i en R, Z_i en R^q y X_i en R^d tales que Y_i = β^t Z_i + g(X_i) +eps_i donde g(x) = μ +\sum_{j=1}^d g_j(x_j).Propuestas clásicas para este modelo pueden encontrarse en Härdle et al. (2004).En este trabajo presentaremos dos familias de estimadores robustos. La primera familia basada en un procedimiento que consta de tres etapas y que utiliza estimadores basados enintegración marginal para la estimación de las componentes aditivas y estimadores robustosde regresión para la estimación de β. La segunda familia de estimadores robustos propuestacombina B?splines con estimadores robustos de regresiónPara comparar las propuestas robustas entre ellas y con sus respectivas versiones clásicas serealizó un estudio de simulación bajo diferentes modelos parcialmente lineales aditivos y bajo distintos esquemas de contaminación.Härdle, W., Mäller, M., Sperlich, S. and Werwatz, A. (2004). Nonparametric and Semiparametric Models. Springer.