Comparación de la regresión GINI con la regresión de mínimos cuadrados ordinarios y otros modelos de regresión lineal robustos

En este trabajo se compara la regresión de Gini con la regresión OLS y otros métodos de regresión robustos, del tipo L (LAV, combinaciones lineales de estadísticos de orden), del tipo M (M de Huber, basado en el concepto de máxima verosimilitud) y del tipo MM (basado en la minimización de un estimad...

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Published in:Comunicaciones en Estadistica 2015-01, Vol.8 (2), p.129-161
Main Authors: Correa Morales, Juan Carlos, Florez, Gloria Patricia Carmona
Format: Article
Language:Spanish
Subjects:
Datos atípicos
east Squares Estimation
Efficiency
eficiencia
Gini Regression
los de regresión robustos
mode
míminos cuadrados ordinarios
Outliers
regresón Gini
Robust Regression Model
robustez
Robustness
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Summary:En este trabajo se compara la regresión de Gini con la regresión OLS y otros métodos de regresión robustos, del tipo L (LAV, combinaciones lineales de estadísticos de orden), del tipo M (M de Huber, basado en el concepto de máxima verosimilitud) y del tipo MM (basado en la minimización de un estimador M). La comparación de los métodos se realiza vía simulación bajo diferentes escenarios. Los resultados encontrados vía simulación muestran que la regresión de Gini tiene un mayor grado de robustez en comparación con la regresíon OLS  al estimar los coeficientes de regresión ante la presencia de datos atípicos, pero su robustez es menor que la de los métodos de estimación robustos LAV, M de Huber y MM
ISSN:2027-3355
2339-3076
2339-3076
DOI:10.15332/s2027-3355.2015.0002.01