Resumen

Las herramientas de regresin robusta se utilizan habitualmente para desarrollar estimadores de ratio de tipo regresin con medidas tradicionales de localizacin cuando los datos estn contaminados con valores atpicos. Recientemente, los investigadores han ampliado esta idea y han desarrollado estimadores de ratio de tipo regresin mediante la estimacin robusta del determinante mnimo de covarianza (MCD). En este estudio, se utiliza la regresin cuantil con medidas de localizacin basadas en el MCD y se propone una clase de estimadores de la media de tipo regresin cuantil. Tambin se obtienen los errores cuadrados medios (ECM) de los estimadores propuestos. Los estimadores propuestos se comparan con la clase de estimadores revisada mediante un estudio de simulacin. Tambin incorporamos dos aplicaciones reales. Para evaluar la presencia de valores atpicos en estas aplicaciones reales, se utiliza la prueba de chi-cuadrado de Dixon. Se comprueba que los estimadores de regresin cuantlica funcionan mejor que algunos de los estimadores existentes.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Regresión; Estimadores de razón; Valores atípicos; Regresión cuantil; Errores medios al cuadrado; Aplicaciones reales
• Keywords:Regression; Ratio estimators; Outliers; Quantile regression; Mean squared errors; Real-life applications