Resumen

Se sabe que las propiedades de robustez de los estimadores dependen de la elección de una métrica en el espacio de distribuciones. Introducimos una versión de la robustez cualitativa de Hampel que tiene en cuenta la normalidad asintótica de los estimadores en , y examinamos dicha robustez de dos estimadores de localización estándar en . Para este fin, utilizamos una combinación específica de las métricas de Kantorovich y Zolotarev en lugar de la métrica tipo Prokhorov habitual. Esta elección de la métrica se explica por la intención de exponer una situación (teórica) en la que las propiedades de robustez de la media muestral y la mediana -muestral se invierten con respecto a las habituales. Utilizando las mencionadas métricas de probabilidad, mostramos la robustez cualitativa de la media muestral multivariada y demostramos la desigualdad que proporciona una medida cuantitativa de la robustez. Por otro lado, demostramos que la mediana -muestral no podría ser robusta cualitativ

• Materias:Distribución generalizada Variable binaria Predicción bayesianas Inferencia bayesiana Parámetros de distribución
• Subjects:Generalized distribution Binary variable Bayesian prediction Bayesian Inference Distribution Parameters
• Palabras claves:Robustez; Estimadores; Métrica; Hampel; Normalidad asintótica; Métricas de Kantorovich; Zolotarev.
• Keywords:Robustness; Estimators; Metric; Hampel"s; Asymptotic normality; Kantorovich; Zolotarevmetrics;