Estimadores robustos de posición
Descripción del Articulo
Este trabajo se ocupa de problemas de robustez, y en particular de los estimadores robustos de posición. Dado una muestra de tamaño finito n, se proponen varios estimadores para el parámetro de posición de una población determinada. Para cada estimador se determina su medida de sensibilidad, con la...
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| Fecha de Publicación: | 1992 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | Revistas - Universidad de Lima |
| Lenguaje: | español |
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Estimadores robustos de posiciónMittac Meza, MáximoEste trabajo se ocupa de problemas de robustez, y en particular de los estimadores robustos de posición. Dado una muestra de tamaño finito n, se proponen varios estimadores para el parámetro de posición de una población determinada. Para cada estimador se determina su medida de sensibilidad, con la finalidad de determinar si estos estimadores son robustos en el sentido de que sean resistentes a la influencia de una observación separada de la masa de datos. Universidad de Lima1992-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed Articleapplication/pdfhttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/321510.26439/ing.ind1992.n003.3215Ingeniería Industrial; No. 003 (1992); 88-101Ingeniería Industrial; Núm. 003 (1992); 88-1012523-63261025-992910.26439/ing.ind1992.n003reponame:Revistas - Universidad de Limainstname:Universidad de Limainstacron:ULIMAspahttps://revistas.ulima.edu.pe/index.php/Ingenieria_industrial/article/view/3215/3152Copyright (c) 1992 Ingeniería Industrialinfo:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/32152023-07-21T20:19:13Z |
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Este trabajo se ocupa de problemas de robustez, y en particular de los estimadores robustos de posición. Dado una muestra de tamaño finito n, se proponen varios estimadores para el parámetro de posición de una población determinada. Para cada estimador se determina su medida de sensibilidad, con la finalidad de determinar si estos estimadores son robustos en el sentido de que sean resistentes a la influencia de una observación separada de la masa de datos. |
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