M-estimadores penalizados para regresion logistica

BIANCO, ANA; BOENTE, GRACIELA; CHEBI, GONZALO

Buenos Aires

Congreso; Primer Encuentro Conjunto de la Real Sociedad Matematica Española y de la Union Matematica Argentina(RSME-UMA 2017).; 2017

Real Sociedad Matematica Española y Union Matematica Argentina

Consideramos los estimadores propuestos por Bianco y Yohai (1996) para el modelo de regresion logistica. Tal como ocurre en el caso de regresion lineal, una forma de adaptar los metodos para el caso altamente dimensional consiste en sumar una penalizacion en la funcion a minimizar. Sin embargo, en este tipo de modelos, una penzalizacion del tipo LASSO suele encoger los parametros mas de lo que uno desearia. Con este fin, consideramos una funcion de penalizacion que realice seleccion de variables sin reducir demasiado la escala de los coecientesde la regresion. Compararemos, a traves de un estudio de simulacion, la eficiencia y robustez de nuestro metodo ante otras alternativas de la literatura. Tambien mostraremos algunas propiedades asintoticas de nuestros estimadores.