IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Descripción del Articulo
Se presentan métodos de diagnóstico de datos discrepantes e influyentes en el análisis de regresión. Estos métodos se basan en el ajuste robusto LMS y el elipsoide de volumen mínimo (MVE), los cuales no son afectados por el problema de enmascaramiento cuando el conjunto de datos contiene más de una...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2001 |
| Institución: | Universidad Nacional Mayor de San Marcos |
| Repositorio: | Revista UNMSM - Pesquimat |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs.csi.unmsm:article/9287 |
| Enlace del recurso: | https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9287 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Sumario: | Se presentan métodos de diagnóstico de datos discrepantes e influyentes en el análisis de regresión. Estos métodos se basan en el ajuste robusto LMS y el elipsoide de volumen mínimo (MVE), los cuales no son afectados por el problema de enmascaramiento cuando el conjunto de datos contiene más de una observación discrepante y/o influyente. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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