Resumen

Establecemos un enfoque asintótico para comprobar la adecuación de un modelo de regresión espacial multivariado asumido considerando el proceso de sumas parciales indexadas por conjunto de los residuos de mínimos cuadrados del vector de observaciones. En este trabajo, asumimos que los componentes de la observación, cuya media es generada por cierta base, están correlacionados. Por esta razón, necesitamos más esfuerzo en la derivación de los resultados. Para obtener el proceso límite, aplicamos el análogo multivariado del conocido teorema de Prohorov. Para probar la hipótesis, definimos pruebas que se dan por los funcionales Kolmogorov-Smirnov (KS) y Cramér-von Mises (CvM) de los procesos de sumas parciales. La calibración de la distribución de probabilidad de las pruebas se realiza proponiendo una técnica de remuestreo bootstrap basada en los residuos. Estudiamos el rendimiento del tamaño de muestra finito de las pruebas KS y

• Materias:Ecuaciones diferenciales Axiomas de lógica Intervalo Semiilimitado Deformación no lineal Cadenas homotópicas
• Subjects:Differential equations Logic axioms Semi-limited interval Nonlinear deformation Homotopy chains
• Palabras claves:Enfoque asintótico; Modelo de regresión espacial multivariado; Residuos de mínimos cuadrados; Base; Correlacionado; Proceso límite
• Keywords:Asymptotic approach; Multivariate spatial regression model; Least squares residuals; Basis; Correlated; Limit process