En esta tesis se desarrollan estimadores robustos para la función de regresión en modelos noparamétricos funcionales que son equivariantes por escala, estudiando sus propiedades asintóticas, tales como consistencia fuerte y ordenes de convergencia. También se han desarrollado estimadores robustos para el parámetro de regresión y la función de regresión en modelos semi-funcionales parcialmente lineales. Bajo condiciones generales se obtienen resultados de consistencia y normalidad asintótica para los estimadores propuestos del parámetro de regresión y resultados de consistencia uniforme para los estimadores propuestos de la función de regresión. Estos resultados teóricos se completan con un estudio de simulación para evaluar el comportamiento de las propuestas robustas y clásicas frente a distintas desviaciones del modelo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:SEDICI/oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/44589 |
| Date | 18 March 2015 |
| Creators | Vahnovan, Alejandra Valeria |
| Contributors | Boente, Graciela, Maronna, Ricardo |
| Source Sets | Universidad Nacional de La Plata, Sedici |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis, Tesis de doctorado |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/, Creative Commons Attribution 2.5 Argentina (CC BY 2.5) |
Page generated in 0.0016 seconds