Una aplicación del modelo de regresión lineal con errores ajustados bajo la distribución Skew-Normal

• Autores: López de Castilla Vásquez, Carlos, Loarte Laos, Paul Antonio
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Agraria La Molina
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/809
• Enlace del recurso: https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/809
• Nivel de acceso: acceso abierto

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo principal mostrar que el modelo de regresión lineal múltiple skew-normal, desde el marco de la estimación por máxima verosimilitud, representa apropiadamente el fenómeno de asimetría en la distribución de los errores que podría estar presente en diferentes áreas de investigación: médico, experimental, actuarial, económico, etc. La aplicación del modelo propuesto se desarrolla en un estudio relativo al índice de masa corporal (BMI) usando dos conjuntos de datos provenientes del Instituto Australiano del Deporte. Se estimaron el modelo de regresión lineal múltiple skew-normal y el modelo de regresión lineal clásico. Estos modelos fueron comparados usando el Criterio de Información de Akaike (AIC) y el Logaritmo de la Función de Verosimilitud (LogVerosimilitud) obteniendo mejores resultados con la regresión skew-normal dado el comportamiento asimétrico de los errores.