Resumen

El estimador de regresin de tipo cociente es una heurstica frecuente y de fcil aplicacin en el marco del muestreo aleatorio simple (SRS) y el muestreo en dos etapas para la estimacin de la poblacin. Pero este mtodo existente se basa en el coeficiente de regresin de mnimos cuadrados ordinarios (MCO), que no es un enfoque eficaz en presencia de valores atpicos en los datos. En este artculo, proponemos una clase de estimadores primero para informacin auxiliar completa y, despus, para informacin auxiliar parcial para la presencia de valores atpicos en los datos. Para abordar este problema, inicialmente presentamos una clase distinta de estimadores introduciendo las caractersticas de los L-momentos en los estimadores existentes. Posteriormente, se definen estimadores de regresin cuantlica ms robustos en presencia de valores atpicos. Estas tcnicas permitieron a los estimadores propuestos hacer frente al problema de los valores atpicos. Para demostrar el mejor rendimiento de los estimadores propuestos, se realizan estudios numricos utilizando el lenguaje R. Para calcular el error cuadrtico medio (ECM), se expresan ecuaciones hipotticas para los estimadores adaptados y propuestos. Se comparan las eficiencias relativas porcentuales (PRE) para justificar los estimadores propuestos.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Estimador de regresión tipo ratio; Muestreo aleatorio simple; Muestreo en dos etapas; Valores atípicos; L-momentos; Estimadores de regresión cuantil
• Keywords:Ratio type regression estimator; Simple random sampling; Two-stage sampling; Outliers; L-moments; Quantile regression estimators