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Estimadores de tipo MM para el modelo lineal multivariado

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Autores/as: Nadia Laura Kudraszow ; Ricardo Maronna

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2010 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias naturales - Matemáticas  

En esta tesis, proponemos una clase de estimadores robustos para modelos lineales multivariados. Basados en el enfoque de la MM estimación (Yohai 1987, [36]), calculamos los coeficientes de regresión y la matriz de covarianzas de los errores de forma simultánea. Estos estimadores tienen alto punto de ruptura y alta eficiencia asintótica bajo errores normales. Probamos la consistencia y normalidad asintótica asumiendo que los errores tienen una distribución elíptica. Describimos un algoritmo iterativo para el cálculo numérico de estos estimadores. Las ventajas de los estimadores propuestos sobre sus competidores se evidencian tanto en los datos simulados como en los reales. Finalmente, damos una aplicación de los MM-estimadores al análisis de correlación canónico mediante la definición de estimadores robustos para las coordenadas y correlaciones canónicas, y comparamos el desempeño de estos estimadores con el de otros estimadores robustos mediante un estudio de simulación.
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Estimadores robustos en modelos de regresión noparamétricos funcionales y en modelos semi-funcionales parcialmente lineales

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Autores/as: Alejandra Valeria Vahnovan ; Graciela Boente ; Ricardo Maronna

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2013 SEDICI: Repositorio Institucional de la UNLP (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Matemáticas  

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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Estimadores robustos en modelos parcialmente no lineales

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Autores/as: Andrés Leandro Muñoz ; Daniela Rodríguez

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2018 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
La inferencia estadística es el conjunto de métodos y técnicas que permiten inducir, a partir de la información empírica proporcionada por una muestra, cual es la relación de dependencia existente entre una variable respuesta y una o más variables independientes. Algunos de los modelos que surgen con suma frecuencia en el análisis estadístico son, por un lado, los modelos de regresión no lineales y, por otro, los llamados modelos no paramétricos. Con el deseo de sacar provecho de lo mejor de cada de uno de ellos surgen los modelos semiparamétricos parcialmente no lineales los cuales extienden y fusionan dichos modelos. Es bien sabido que los métodos de estimación clásica para los modelos recién mencionados son altamente sensibles a la presencia de datos atípicos y es entonces que entra en escena la estadística robusta. En esta tesis, el objetivo principal es estudiar procedimientos de estimación robustos para el modelo de regresón parcialmente no lineal. A tal fin proponemos una familia de estimadores robustos obtenidos con un procedimiento de tres pasos. Para la propuesta de estimación estudiamos propiedades teóricas y su comportamiento computacional. Por un lado demostramos, bajo supuestos muy generales, la consistencia y la distribución asintótica. Por otro lado estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación con el objetivo de evaluar el comportamiento de la propuesta robustas frente a distintas perturbaciones del modelo. Finalmente, con el objetivo de ilustrar el uso de los estimadores propuestos, presentamos el ajuste de un modelo parcialmente no lineal a un conjunto reales.
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Estimadores robustos para el modelo de regresión lineal con datos de alta dimensión

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Autores/as: Ezequiel Smucler ; Víctor J. Yohai

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2016 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
Los estimadores de regresión penalizados son una herramienta popular para analizar conjuntos de datos ralos y de alta dimensión. Sin embargo, los estimadores de regresión penalizados definidos utilizando funciones de pérdida no acotadas, como la pérdida cuadrática, pueden verse muy afectados por la presencia de observaciones atípicas en la muestra, especialmente aquellas de alto leverage, y por lo tanto no son robustos. Esta tesis consiste de dos partes. En la primera, proponemos una familia de estimadores penalizados para la estimación robusta en modelos lineales ralos y de alta dimensión basados en los MM-estimadores de Yohai (1987). Estudiamos las propiedades asintóticas de estos estimadores en modelos lineales con una cantidad fija de variables predictoras aleatorias. Proponemos un algoritmo para computar una subfamilia de los estimadores propuestos. Las ventajas relativas que ofrecen los estimadores propuestos son demostradas mediante un extenso estudio de simulación y el análisis de un conjunto de datos reales. Esta primer parte está basada en Smucler and Yohai (2015 b). En la segunda parte, estudiamos las propiedades asintóticas de los estimadores propuestos en modelos lineales con un número de variables predictoras fijas que diverge, dentro del régimen p << n. Probamos la consistencia de los estimadores asumiendo solo p/n → 0, y que si la función de penalización es elegida convenientemente entonces los estimadores resultantes tienen la propiedad oráculo definida en Fan and Li (2001). La misma técnica de demostración nos permite probar la consistencia y derivar la distribución asintótica de M-estimadores de regresión definidos utilizando una función de perdida acotada y un estimador de escala, en modelos lineales con un número de variables predictoras fijas que diverge. En particular, probamos la consistencia y derivamos la distribución asintótica de los S-estimadores (Rousseeuw and Yohai (1984)) y MM-estimadores de regresión.
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Estimadores robustos y eficientes para el modelo de Regresión Lineal

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Autores/as: Daniel Gervini ; Víctor J. Yohai

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 1999 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información  

En esta Tesis presentamos una nueva clase de estimadores (que llamaremos REWLS) para el modelo de Regresión Lineal. Son estimadores de mínimos cuadrados pesados, con pesos que se calculan de manera adaptiva a partir de la distribución empírica de los residuos de un estimador robusto inicial. Se demuestra que el punto de ruptura de los REWLS no es menor que el del estimador inicial, de modo que pueden alcanzar el punto de ruptura máximo 1/2. Para el caso particular del estimador de mínima mediana de cuadrados (LMS) como estimador inicial y pesos “hard rejection”, se muestra numéricamente que los sesgos máximos del REWLS para contaminaciones puntuales son prácticamente iguales los del LMS. Pero además, y esto constituye el aporte original de la Tesis, se demuestra que bajo el modelo los REWLS son asintóticamente equivalentes al estimador de mínimos cuadrados y entonca alcanzan la máxima eficiencia asintótica para el modelo de errores normales En conclusión, los estimadores que proponemos logran alcanzar la máxima eficiencia asintótica bajo el modelo sin afectar las cualidades de robustez del estimador inicial.
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Estimadores robustos> para <regresión no lineal>

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Autores/as: J. Ricardo Fraiman Maus ; Víctor J. Yohai

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No requiere 1980 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
Fil:Fraiman Maus, J. Ricardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
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Estimation of evaporative fraction and evapotranspiration from remotely sensed data using a complementary relationship

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Autores/as: Virginia Venturini ; Leticia Beatriz Rodríguez ; Raúl Eduardo Rivas ; Carlos María Krepper ; Alfredo Ramón Huete ; Marcelo Gandini ; Shafiqul Islam

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No requiere 2007 Biblioteca Virtual de la Universidad Nacional del Litoral (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Ingenieria ambiental  

A new formulation to derive evaporative fraction (EF) and evapotranspiration (ET) maps from remotely sensed data without auxiliary relationships or site-specific relationships is presented. This formulation is based on Granger’s complementary relationship and Priestley-Taylor’s equation. The proposed model eliminates the wind function and resistance parameters commonly applied to some calculations by including a relative evaporation parameter (ET/Epot). By combining this relative evaporation parameter, Granger’s complementary relationship and Priestley and Taylor equation, a simple equation to estimate ET is obtained. The proposed formulation was tested and validated over the Southern Great Plains (SGP) region of the United States for seven clear sky days during March-October 2003. MODIS Atmospheric and Land products were the only source of data used in this study. Estimates of ET show an overall root mean square error and bias of 33.89 and -10.96 Wm-2, respectively. These results suggest that the proposed approach is robust and valid for a wide range of atmospheric and surface conditions, during clear days. An uncertainty analysis was performed to quantify model errors and uncertainties due to measurement errors in the involved variables. These results showed that common errors in temperature estimates would result in an error of about 10% in ET. A contrast and comparison between modified Priestley and Taylor’s equations shows that the proposed method seems to consider a set of atmospheric and surface variables that leads to ET estimates with errors lower than 20% of the mean ET, without forfeiting the simple form of Priestley and Taylor’s equation.
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Estímulos a las exportaciones promocionadas

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Autores/as: Raúl José Abella

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 1973 Biblioteca Digital (FCE-UBA) (SNRD) acceso abierto

Cobertura temática: Economía y negocios  

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Esto lo tenemos que resolver desde adentro." El uso político de la identidad "isleña" en un área del Delta del río Paraná en los procesos de institucionalización de leyes ambientales

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Autores/as: Patricio Hernán Straccia ; Cynthia Alejandra Pizarro

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 2018 FILO:Digital (SNRD) acceso abierto
Resumen temporalmente no disponible. La presente obra no cuenta con resumen provisto por el autor.
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Estocasticidad en sistemas armónicos cuánticos bajo interacciones lineales y no lineales con termostatos extensos

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Autores/as: Marcelo Arnaldo Despósito ; Ester Susana Hernández

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Institución detectada Año de publicación Navegá Descargá Solicitá
No requiere 1991 Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD) acceso abierto
Fil:Despósito, Marcelo Arnaldo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.