{"id":27912,"date":"2018-03-09T09:20:23","date_gmt":"2018-03-09T09:20:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/aportaciones-a-la-inferencia-no-parametrica-de-modelos-de-regresion-con-respuesta-faltante\/"},"modified":"2018-03-09T09:20:23","modified_gmt":"2018-03-09T09:20:23","slug":"aportaciones-a-la-inferencia-no-parametrica-de-modelos-de-regresion-con-respuesta-faltante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/santiago-de-compostela\/aportaciones-a-la-inferencia-no-parametrica-de-modelos-de-regresion-con-respuesta-faltante\/","title":{"rendered":"Aportaciones a la inferencia no param\u00e9trica de modelos de regresi\u00f3n con respuesta faltante"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ana P\u00e9rez Gonz\u00e1lez <\/strong><\/h2>\n<p>En esta memoria hemos desarrollado procedimientos de inferencia no param\u00e9trica aplicados a modelos de regresi\u00f3n con observaciones faltantes en la variable respuesta.  en el primer cap\u00edtulo hemos revisado la literatura existente en inferencia estad\u00edstica con datos faltantes, centr\u00e1ndonos principalmente en el an\u00e1lisis de los modelos de regresi\u00f3n.  en el segundo cap\u00edtulo hemos estudiado estimadores no param\u00e9tricos para este contexto de incompletitud, en funci\u00f3n de su error cuadr\u00e1tico medio. tambi\u00e9n se aborda el problema de la estimaci\u00f3n de la media marginal de la variable respuesta en este contexto.  en el tercer cap\u00edtulo se trata la selecci\u00f3n del par\u00e1metro de suavizaci\u00f3n. proponemos un mecanismo basado en el wild bootstrap para la selecci\u00f3n de este par\u00e1metro en el estimador local lineal multidimensional para el caso de datos completos. Adem\u00e1s se ampl\u00eda el estudio al caso de observaciones faltantes en la variable respuesta, obteni\u00e9ndose un selector para dos de los estimadores propuestos en el cap\u00edtulo anterior. Hemos estudiado dicho selector tanto asint\u00f3ticamente como en un estudio de simulaci\u00f3n, y hemos comprobado que su comportamiento es bueno tanto en el caso de datos completos como en el caso de datos faltantes.  el cap\u00edtulo 4 est\u00e1 dedicado al test de bondad de ajuste de un modelo de regresi\u00f3n lineal con observaciones faltantes en la variable respuesta. bas\u00e1ndonos en los estimadores estudiados en el cap\u00edtulo anterior, se obtiene la normalidad asint\u00f3tica de los estad\u00edsticos de contraste propuestos.  adem\u00e1s se propone un m\u00e9todo de remuestreo bootstrap para aproximar la distribuci\u00f3n de los estad\u00edsticos de contraste, y se estudia su consistencia.  finalmente en el cap\u00edtulo 5 se estudia la eficiencia de pitman de los contrastes estudiados en el cap\u00edtulo 4.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Aportaciones a la inferencia no param\u00e9trica de modelos de regresi\u00f3n con respuesta faltante<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Aportaciones a la inferencia no param\u00e9trica de modelos de regresi\u00f3n con respuesta faltante <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ana P\u00e9rez Gonz\u00e1lez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Santiago de compostela<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 19\/12\/2003<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Wenceslao Gonz\u00e1lez Manteiga<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 manuel Prada sanchez <\/li>\n<li>Juan  Manuel Vilar fern\u00e1ndez (vocal)<\/li>\n<li> Mart\u00ednez miranda Mar\u00eda dolores (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Antonio Crist\u00f3bal crist\u00f3bal (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de 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