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Lunes 26, febrero, 2018

SEMINARIO INTERNO DEL IIEP-BAIRES (UBA-CONICET). Invitados especiales


Fecha: Lunes 26, febrero, 2018
Hora: 00:00

Dr. Ricardo Maronna

Los invitamos al próximo Seminario Interno organizado por el IIEP-BAIRES, que se realizará en la Facultad de Ciencias Económicas el próximo lunes 26 de febrero de 11 a 13 hs. aula 452, Edificio Anexo.                                                          

  

"Datos atípicos y estimación robusta en regresión lineal"

Dr. Ricardo Maronna

 

 

 Abstract

 El método clásico de estimación en el modelo lineal es el de mínimos cuadrados (MC). Se sabe que una pequeña proporción de observaciones atípicas (“outliers”) pueden alterar drásticamente los resultados de la estimación. 

Existen numerosos métodos (“diagnósticos”) para detectar outliers, algunos de los cuales serán descriptos.  Están basados en variaciones de MC y proporcionan al usuario una base numérica o gráfica para decidir qué observa-

ciones considerar como atípicas. 

Usualmente estas observaciones son eliminadas y el estimador recalculado.

Pese a su utilidad, estos métodos tienen algunos inconvenientes. Los principales provienen de la subjetividad inherente a la decisión de eliminar observaciones.

En cambio, el enfoque de la estimación robusta apunta a desarrollar estimadores que no sean afectados por los outliers. En general, estos estimadores pueden considerarse como MC ponderados, donde el peso de cada observación  es asignado automáticamente y decrece con su grado de “atipicidad”. Más precisamente, se busca que estos estimadores posean dos propiedades:

  -“eficiencia”: si todos los datos son “buenos”, el estimador debe parecerse a MC

  -“robustez”: si hay una pequeña proporción de outliers, el estimador debe parecerse a MC sin los outliers.

 

Ambas propiedades pueden definirse con precisión y cuantificarse.

Un enfoque fructífero para combinar ambos objetivos es el los “M-estimadores” (generalizaciones de Máxima verosimilitud), que minimizan una función de los residuos distinta de la cuadrática. 

Estos estimadores serán descriptos con más detalle en la charla. 

 

 

Biografía:

Ricardo Maronna es  Licenciado en Matemática por la Universidad Nacional del Sur y Doctor en Ciencias Matemáticas de la UBA. 

Actualmente es Profesor consulto de l

Doctor en Ciencias Matemáticas, UBA

Presente:

Profesor consulto, U.N. de La Plata

Profesor invitado de la Maestría en Estadística Matemática, UBA

Area principal de investigación: Métodos estadísticos robustos.

Autor de más de 50 trabajos en revistas internacionales, sobre metodología estadística y sus aplicaciones; y coautor de un libro sobre Estadística Robusta.

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