Estimadores Robustos de las direcciones principales bajo un modelo de Componentes Principales Comunes Funcionales

BALI, JUAN LUCAS; BOENTE, GRACIELA

Cordoba

Congreso; IV Congreso Latinoamericano de Matematica; 2012

Universidad de Cordoba, IMU

Cuando consideramos diferentes poblaciones de datos funcionales, en general se suele suponer la igualdad de los operadores de covarianza. Usualmente, si este supuesto no vale entonces uno estima el operador de covarianza de cada grupo por separado, lo que conlleva a una gran cantidad de parametros. Como en el caso multivariado, esto no es satisfactorio puesto que los operadores de covarianza podrian presentar alguna estructura comun. En esta presentacion, discutimos la extension al caso funcional de los estimadores de tipo projection-pursuit para las direcciones comunes bajo un modelo de componentes principales comunes, algo que ha sido ampliamente estudiado en el caso multivariado. Presentamos estimadores de los parametros desconocidos combinando projection-pursuit con diferentes metodos de suavizado. Obtenemos resultados de consistencia bajo supuestos generales.