Estimadores robustos en modelos de regresión noparamétricos funcionales y en modelos semi-funcionales parcialmente lineales
- Autores
- Vahnovan, Alejandra Valeria
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis doctoral
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Boente, Graciela
Maronna, Ricardo - Descripción
- En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo.
Doctor en Ciencias Exactas, área Matemática
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Ciencias Exactas - Materia
-
Ciencias Exactas
Matemática
datos funcionales
entropía
métodos no paramétricos
modelos parcialmente lineales
robustez - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
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Estimadores robustos en modelos de regresión noparamétricos funcionales y en modelos semi-funcionales parcialmente linealesVahnovan, Alejandra ValeriaCiencias ExactasMatemáticadatos funcionalesentropíamétodos no paramétricosmodelos parcialmente linealesrobustezEn esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo.Doctor en Ciencias Exactas, área MatemáticaUniversidad Nacional de La PlataFacultad de Ciencias ExactasBoente, GracielaMaronna, Ricardo2013-11-04info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44589https://doi.org/10.35537/10915/44589spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/Creative Commons Attribution 2.5 Argentina (CC BY 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:43:34Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/44589Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:43:35.091SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo. |
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