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...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Agüero Palacios, Ysela Dominga
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
id 1609-8439_371594c7dadb00f8aacf44fd5a3a3e9b
oai_identifier_str oai:ojs.csi.unmsm:article/9287
network_acronym_str 1609-8439
repository_id_str
network_name_str Revista UNMSM - Pesquimat
spelling IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓNAgüero Palacios, Ysela DomingaSe 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.Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas2001-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/928710.15381/pes.v4i2.9287Pesquimat; Vol. 4 Núm. 2 (2001)Pesquimat; Vol 4 No 2 (2001)1609-84391560-912X10.15381/pes.v4i2reponame:Revista UNMSM - Pesquimatinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMspahttps://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9287/8107Derechos de autor 2001 Ysela Dominga Agüero Palacioshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-31T16:20:20Zmail@mail.com -
dc.title.none.fl_str_mv IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
title IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
spellingShingle IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Agüero Palacios, Ysela Dominga
title_short IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
title_full IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
title_fullStr IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
title_full_unstemmed IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
title_sort IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
dc.creator.none.fl_str_mv Agüero Palacios, Ysela Dominga
author Agüero Palacios, Ysela Dominga
author_facet Agüero Palacios, Ysela Dominga
author_role author
dc.description.none.fl_txt_mv 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.
description 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.
publishDate 2001
dc.date.none.fl_str_mv 2001-12-31
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9287
10.15381/pes.v4i2.9287
url https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9287
identifier_str_mv 10.15381/pes.v4i2.9287
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9287/8107
dc.rights.none.fl_str_mv Derechos de autor 2001 Ysela Dominga Agüero Palacios
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Derechos de autor 2001 Ysela Dominga Agüero Palacios
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Facultad de Ciencias Matemáticas
dc.source.none.fl_str_mv Pesquimat; Vol. 4 Núm. 2 (2001)
Pesquimat; Vol 4 No 2 (2001)
1609-8439
1560-912X
10.15381/pes.v4i2
reponame:Revista UNMSM - Pesquimat
instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
reponame_str Revista UNMSM - Pesquimat
collection Revista UNMSM - Pesquimat
instname_str Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron_str UNMSM
institution UNMSM
repository.name.fl_str_mv -
repository.mail.fl_str_mv mail@mail.com
_version_ 1701291576029872128
score 13.949868
IDENTIFICACIÓN DE MÚLTIPLES OBSERVACIONES DISCREPANTES EN EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN
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).

Ejemplares Similares