La estimacin de mxima verosimilitud () se utiliza a menudo para estimar los parmetros del modelo de regresin logstica circular debido a su eficacia en un modelo paramtrico. Sin embargo, la evidencia ha demostrado que la clsica afecta extremadamente a la estimacin de parmetros en presencia de valores atpicos. Este artculo analiza el efecto de los valores atpicos en la regresin logstica circular y extiende cuatro estimadores robustos, a saber, el estimador de Mallows, el de Schweppe, el de Bianco y Yohai y los estimadores ponderados, al modelo de regresin logstica circular. Estos estimadores se han utilizado con xito en modelos de regresin logstica lineal con el mismo propsito. Los cuatro estimadores robustos propuestos se comparan con los clsicos mediante estudios de simulacin. Demuestran un rendimiento satisfactorio en muestras finitas en presencia de errores de clasificacin y puntos de apalancamiento. A modo de ilustracin, se analizan conjuntos de datos meteorolgicos y ecolgicos.
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