Vista normal Vista MARC Vista ISBD

Thin-plate spline varying-coefficient mixed model under elliptical distributions : estimation and influence diagnostic / Magaly Moraga Cárdenas.

Por:

Moraga Cárdenas, Magaly Sofía

Colaborador(es):

Tipo de material: Texto

TextoIdioma: Inglés Editor: Valparaíso : Universidad de Valparaíso, 2018Descripción: 53 hojasTipo de contenido:

text

Tipo de medio:

unmediated

Tipo de soporte:

volume

Tema(s):

Otra clasificación:

Nota de disertación: Resumen: La idea principal de este trabajo es proponer un modelo semiparamétrico bajo la hipótesis de distribuciones elípticas, denominado thin-plate spline varying coecients mixed model (TPSVCMM). El modelo puede considerarse una extensión del modelo semiparam étrico elíptico al incorporar una característica dinámica no paramétrica a los coe- cientes de regresión y una función de suavizado de thin-plate spline. Además, desarrollaremos la inferencia estadística apropiada basada en la función de verosimilitud penalizada para obtener estimaciones robustas en el sentido de la distancia de Mahalanobis. Además, presentaremos un proceso de maximizaciones sucesivas y un algoritmo de ajuste posterior para alcanzar las estimaciones mediante el uso de splines suavizados. Luego, propondremos curvaturas de inuencia local y grácos de diagnóstico para estudiar la sensibilidad de las estimaciones penalizadas bajo algunos esquemas de perturbación habituales en el modelo o los datos. Finalmente, se presentarán discusiones sobre grados de libertad y una estimaci ón de parámetros de suavizado.

Existencias ( 1 )
Notas de título ( 2 )

Existencias
Tipo de ítem	Biblioteca actual	Colección	Signatura topográfica	Estado	Fecha de vencimiento	Código de barras	Reserva de ítems
Tesis Postgrado	Ciencias Tesis	Tesis	M M827t 2018	Disponible		00413697

Total de reservas: 0

Doctor en Estadística.

La idea principal de este trabajo es proponer un modelo semiparamétrico bajo la hipótesis de distribuciones elípticas, denominado thin-plate spline varying coecients mixed model (TPSVCMM). El modelo puede considerarse una extensión del modelo semiparam étrico elíptico al incorporar una característica dinámica no paramétrica a los coe- cientes de regresión y una función de suavizado de thin-plate spline. Además, desarrollaremos la inferencia estadística apropiada basada en la función de verosimilitud penalizada para obtener estimaciones robustas en el sentido de la distancia de Mahalanobis. Además, presentaremos un proceso de maximizaciones sucesivas y un algoritmo de ajuste posterior para alcanzar las estimaciones mediante el uso de splines suavizados. Luego, propondremos curvaturas de inuencia local y grácos de diagnóstico para estudiar la sensibilidad de las estimaciones penalizadas bajo algunos esquemas de perturbación habituales en el modelo o los datos. Finalmente, se presentarán discusiones sobre grados de libertad y una estimaci ón de parámetros de suavizado.