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Regresión por mínima mediana de cuadrados (LMS) y mínimos cuadrados recortados (LTS)

dc.contributor.advisorPérez Fernández, Raúl 
dc.contributor.authorFernández López, Daniel
dc.date.accessioned2022-05-31T07:09:45Z
dc.date.available2022-05-31T07:09:45Z
dc.date.issued2021-02-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10651/63393
dc.description.abstractEl análisis de la regresión por mínimos cuadrados es un tema recurrente en estadística. A pesar de su popularidad, es sabido que no se trata de un método robusto en presencia de valores atípicos. En este trabajo se plantea estudiar dos alternativas robustas a la regresión por mínimos cuadrados como son la regresión por mínima mediana de cuadrados (LMS) y la regresión por mínimos cuadrados recortados (LTS). Se espera que el alumno ilustre estos métodos haciendo uso de un software estadístico, por ejemplo, R.spa
dc.format.extent98 p.
dc.language.isospaspa
dc.relation.ispartofseriesGrado en Matemáticas
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.titleRegresión por mínima mediana de cuadrados (LMS) y mínimos cuadrados recortados (LTS)spa
dc.typebachelor thesisspa
dc.rights.accessRightsopen access


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