TY - JOUR AU - Yapu Quispe, Luis P. PY - 2012/07/31 Y2 - 2024/03/29 TI - ESTIMACIÓN ROBUSTA DE MODELOS ADITIVOS MEDIANTE EL ALGORITMO DE BACKFITTING JF - Revista Investigación & Desarrollo JA - I&D VL - 1 IS - 12 SE - Ingenierías DO - UR - https://www.upb.edu/revista-investigacion-desarrollo/index.php/id/article/view/49 SP - AB - <p lang="en-GB" align="justify"><span style="font-family: 'Times New Roman', serif;"><span><span lang="es-BO">En este trabajo se presenta un método de estimación y simulación de un modelo aditivo a dos variables mediante </span></span><span><span lang="es-BO"><em>splines</em></span></span><span><span lang="es-BO"> robustos, el método general puede ser aplicado con varias variables. El software utilizado para las simulaciones es S+ y se utiliza explícitamente la función </span></span><span><span lang="es-BO"><em>smooth.splineRob</em></span></span><span><span lang="es-BO"> en una implementación del algoritmo de </span></span><span><span lang="es-BO"><em>backfitting</em></span></span><span><span lang="es-BO">. La función </span></span><span><span lang="es-BO"><em>smooth.splineRob</em></span></span><span><span lang="es-BO"> ha sido escrita en base al trabajo de Cantoni y Ronchetti [3], en el cual se pone énfasis en la selección robusta del parámetro de suavizamiento utilizando una versión robusta del </span></span><span><span lang="es-BO"><em>C</em></span></span><sub><span><span lang="es-BO"><em>p</em></span></span></sub><span><span lang="es-BO"> de Mallows, </span></span><span><span lang="es-BO"><em>RC</em></span></span><sub><span><span lang="es-BO"><em>p</em></span></span></sub><span><span lang="es-BO">, y de la validación cruzada, </span></span><span><span lang="es-BO"><em>RCV.</em></span></span><span><span lang="es-BO"> La existencia de datos extremos o no-normales en la parte estocástica de un modelo aditivo puede provocar una mala estimación del parámetro de suavizamiento, lo que tendrá influencia global en la estimación por </span></span><span><span lang="es-BO"><em>splines</em></span></span><span><span lang="es-BO">. Para la etapa de simulación se realizan las estimaciones por </span></span><span><span lang="es-BO"><em>splines</em></span></span><span><span lang="es-BO"> clásicos y robustos (con estimación robusta del parámetro). La estimación obtenida es muy convincente pero el tiempo de ejecución del programa es relativamente elevado tanto para </span></span><span><span lang="es-BO"><em>RC</em></span></span><sub><span><span lang="es-BO"><em>p</em></span></span></sub><span><span lang="es-BO"> y </span></span><span><span lang="es-BO"><em>RCV</em></span></span><span><span lang="es-BO">, aun cuando, en ciertos casos, con pocas iteraciones robustas se obtienen ya resultados más útiles que la estimación clásica.</span></span></span></p> ER -