Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.provenance | Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA | - |
| dc.contributor | Yohai, Víctor J. | - |
| dc.contributor | Villar, Ana Julia | - |
| dc.creator | Villar, Ana Julia | - |
| dc.date.accessioned | 2018-05-04T22:02:32Z | - |
| dc.date.accessioned | 2018-05-28T16:36:07Z | - |
| dc.date.available | 2018-05-04T22:02:32Z | - |
| dc.date.available | 2018-05-28T16:36:07Z | - |
| dc.date.issued | 2000 | - |
| dc.identifier.uri | http://10.0.0.11:8080/jspui/handle/bnmm/73677 | - |
| dc.description | Los estimadores usuales de los parámetros del modelo de análisis factorial son los estimadores de máxima verosimilitud que corresponden a factores y errores normales. Estos estimadores dependen de la media y la covarianza muestrales, las cuales son muy sensibles a observaciones atípicas. En este trabajo se obtienen estimadores robustos para el modelo de análisis factorial reemplazando en las ecuaciones de verosimilitud la media y la covarianza muestral por estimadores robustos de posición multivariada y covarianza. Se prueba la consistencia de estos estimadores cuando éstos están basados en estimadores multivariados consistentes. También se prueba la normalidad asintótica de los mismos y se obtiene la matriz de covarianza asintótica cuando los estimadores en los que se basan son asintóticamente normales. Un estudio de Monte Carlo muestra que las familias propuestas contienen estimadores que combinan alta eficiencia bajo el modelo normal con alta robustez cuando la muestra contiene observaciones atípicas. | - |
| dc.description | The usual estimates of the parameters of the factor analysis model are maximum likelihood estimates corresponding to gaussian factors and errors. These estimators depend on the sample mean and covariance matrix, which are very sensitive to few outliers. In this work, robust estimators for the factor analysis model are obtained replacing into maximum likelihood equations sample mean and covariance by robust multivariate location and scatter estimates. Consistency of the proposed estimates is proved when consistent multivariate location and scatter matrix are used. The asymptotic normality of the proposed robust estimates is proved and their asymptotic covariance matrix obtained, provided the location and scatter matrix are asymptotically normal A Monte Carlo study compares the behavior of the different robust proposals with maximum likelihood estimators, showing that it is possible to find estimates which combine highly efficient estimates under a normal model with a highly robust behavior when the sample contains outliers. | - |
| dc.description | Fil:Villar, Ana Julia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. | - |
| dc.format | application/pdf | - |
| dc.language | spa | - |
| dc.publisher | Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires | - |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar | - |
| dc.source.uri | http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_3276_Villar | - |
| dc.subject | FACTOR ANALYSIS | - |
| dc.subject | ROBUST MULTIVARIATE LOCATION AND SCATTER ESTIMATORS | - |
| dc.subject | CONSISTENCY | - |
| dc.subject | ASYMPTOTIC DISTRIBUTION | - |
| dc.subject | ANALISIS FACTORIAL | - |
| dc.subject | ESTIMADORES ROBUSTOS DE POSICION MULTIVARIADA Y COVARIANZA | - |
| dc.subject | CONSISTENCIA | - |
| dc.subject | DISTRIBUCION ASINTOTICA | - |
| dc.title | Métodos robustos para el modelo de análisis factorial | - |
| dc.title | Robust methods for the factor analysis model | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | - |
| dc.type | info:ar-repo/semantics/tesis doctoral | - |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | - |
| Aparece en las colecciones: | FCEN - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. UBA | |
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