Estimación desviación absoluta mínima en modelos de regresión censurados y truncados

  1. Ginés Guirao Pérez

Defence university: Universidad de La Laguna

Year of defence: 1987

Committee:
  1. Beatriz González López-Valcárcel Chair
  2. Luis Javier López Martín Secretary
  3. Pilar Martín-Guzmán Committee member
  4. Jesús Bernardo Pena Trapero Committee member
  5. Roberto Escuder Vallés Committee member

Type: Thesis

Teseo: 15801 DIALNET

Abstract

EN ESTE TRABAJO SE PROPONE UNA ALTERNATIVA A LA ESTIMACION MAXIMO VEROSIMIL DE LOS PARAMETROS DE UN MODELO DE REGRESION CENSURADO Y/O TRUNCADO. EL ESTIMADOR QUE SE PROPONE ES UNA GENERALIZACION DEL ESTIMADOR QUE SE OBTIENE MEDIANTE LA MINIMIZACION DE LA L -NORMA ESTO ES LA SUMA DE LAS DESVIACIONES ABSOLUTAS PARA EL MODELO LINEAL STANDARD Y AL CONTRARIO DE LO QUE OCURRE CON LOS METODOS DE ESTIMACION BASADOS EN EL SUPUESTO DE QUE EL TERMINO DE ERROR SE DISTRIBUYE NORMALMENTE ESTE ESTIMADOR ES CONSISTENTE Y ASINTETICAMENTE NORMAL PARA UNA CLASE AMPLIA DE DISTRIBUCIONES DEL TERMINO ERROR ADEMAS DE SER ROBUSTO PARA LA HETEROSCEDASTICIDAD. EN ESTE TRABAJO SE DAN LAS CONDICIONES DE REGULARIDAD Y SE INDICAN LAS DEMOSTRACIONES DE ESTOS RESULTADOS A SU VEZ SE PROPONE UN GRUPO DE ESTIMADORES CONSISTENTES CON LA MATRIZ DE COVARIANZAS ASINTOTICA.