Un nuevo estimador muestral de regresión vía residuos ortogonales derivados del análisis de componentes principales

Jimmy Rico Bermúdez ()

Revista Comunicaciones en Estadística, 2009

Abstract: Los estimadores de regresión son herramientas que emplean técnicas estadísticas propias como el análisis de regresión para aprovechar la información auxiliar disponible. En éste documento se presentan todas las herramientas teóricas necesarias para proponer un nuevo estimador de regresión ortogonal, para el cual el ajuste realizado no sea obtenido a partir de la teoría de mínimos cuadrados y en su lugar, éste se apoye en la construcción de componentes principales que por su naturaleza minimizan las distancias ortogonales de cada uno de los puntos de la nube de observaciones a la recta que recoge la mayor inercia.

Keywords: estimador de regresión; información auxiliar; componentes principales; linealización de Taylor (search for similar items in EconPapers)
Date: 2009
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://www.usta.edu.co/revista_estadistica/index.p ... ew=wrapper&Itemid=62

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:col:000350:006229

Access Statistics for this article

More articles in Revista Comunicaciones en Estadística from Universidad Santo Tomás Contact information at EDIRC.
Bibliographic data for series maintained by Jorge Enrique Martínez Carvajal ( this e-mail address is bad, please contact ).