B. Sinova
Una medida comúnmente aceptada para resumir la información contenida en una muestra de intervalos compactos es la media de Aumann, pero carece de robustez frente a datos atípicos (outliers) o cambios en los datos. Por ello, se han propuesto en la literatura diversas alternativas y, en concreto, los M-estimadores de localización han resultado muy adecuados para describir conjuntos de datos con contaminación. Sin embargo, dichos M-estimadores no son, en general, equivariantes por escala y la elección de las unidades de medida influye mucho en los resultados. Una solución explorada en la literatura consiste en escoger cuidadosamente los parámetros involucrados en las funciones de pérdida según las distancias entre las observaciones y una estimación inicial de la localización que sea robusta. En cambio, la propuesta de este trabajo incluye una estimación robusta de la dispersión desconocida en la definición de los M-estimadores de localización. Ambas propuestas se compararán empíricamente.
Palabras clave / Keywords: M-estimadores, intervalos aleatorios, dispersión, robustez
Programado
Sesión invitada SI02: Métodos Estadísticos Robustos y sus Aplicaciones I (Organizadora: Beatriz Sinova)
30 de mayo de 2018 10:50
Sala 3
