INVESTIGADORES
BOENTE BOENTE Graciela Lina
congresos y reuniones científicas
Título:
Estimadores robustos basados en integración marginal para modelos aditivos con respuestas faltantes
Autor/es:
BOENTE, GRACIELA; MARTINEZ, ALEJANDRA
Lugar:
Rosario
Reunión:
Congreso; XII Reunión Anual de la Unión Matemática Argentina; 2013
Institución organizadora:
Union Matematica Argentina
Resumen:
El modelo de regresion aditivo supone que se tienen observaciones independientes $(x_i^T,y_i)$, $x_i in R^d$, $y_i in R$ tales que $E(y_i|x_i=x )=g(x)$ con $g(x=g(x_1,...,x_d)=sum_{j=1}^{d}{g_{j}(x_j)}$ Las funciones $g_j: R\to R$ son las cantidades a estimar. Estimadores para este modelo han sido ampliamente estudiados en la literatura. En esta presentacion estudiamos estimadores robustos para las componentes $g_{j}$ del modelo aditivo cuando las respuestas pueden ser faltantes, es decir, cuando tenemos $(x_i^T,y_i,delta_i)$, donde $delta_i=1$ si $y_i$ es observada y $delta_i=0$ si $y_i$ es faltante. Los estimadores propuestos se obtienen mediante un procedimiento de integracion marginal aplicado sobre $M-$estimadores de la funcion de regresion multivariada $g$. Se ha obtenido la consistencia puntual, uniforme y la distribucion asintotica de los estimadores propuestos, y se los ha comparado con los estimadores clasicos asi como con otras propuestas dadas previamente mediante un estudio de simulacion.
