Diagnóstico de ponderación en el modelo de regresión lineal: medidas y procedimientos

• Autores: María Mercedes Suárez Rancel
• Directores de la Tesis: Miguel Ángel González Sierra (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de La Laguna ( España ) en 1997
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco José Cano Sevilla (presid.) , Carlos González Martín (secret.) , Miguel Sánchez García (voc.) , Luis Javier López Martín (voc.) , María Teresa Ramos Domínguez (voc.)
• MSC2000 :
  • Estadística
    • Inferencia lineal, regresión
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• Resumen

  • HASTA EL MOMENTO SE DISPONIA EN LA BIBLIOGRAFIA, UNICA Y EXCLUSIVAMENTE, DE RESULTADOS AISLADOS SOBRE INFLUENCIA LOCAL, PARECIA INELUDIBLE LA LABOR DE ESTRUCTURAR Y PERFILAR UN DIAGNOSTICO DE PONDERACION, COMPLEMENTANDO EL DIAGNOSTICO CLASICO, YA EXISTENTE, CON ESTE OBJETIVO, SE REESTRUCTURA EL DIAGNOSTICO CLASICO DENTRO DE UN CICLO ESTADISTICO ITERATIVO DONDE LAS PERTURBACIONES EN EL MODELO O LAS PERTURBACIONES EN LOS DATOS JUEGAN UN PAPEL CRUCIAL; DELIMITANDO ASI, EL AMBITO DONDE DESARROLLAR EL NUEVO DIAGNOSTICO.

    EL HECHO DE QUE EL DIAGNOSTICO DE PONDERACION SE FUNDAMENTE EN MEDIDAS POCO RESISTENTES A LOS EFECTOS DE MASKING Y SWAMPING, SEAN POCO SENSIBLES A LA ESTIMACION DE LA VARIANZA A LOS ALTOS POTENCIALES Y NO DETECTEN DE FORMA EFICIENTE LAS OBSERVACIONES MULTIPLES LOCALMENTE INFLUYENTES, HACE QUE SEA IMPRESCINDIBLE LA OBTENCION DE MEDIDAS Y PROCEDIMIENTOS QUE GARANTICEN UNA MAYOR FIABILIDAD EN LOS RESULTADOS.

    CON ESTE OBJETIVO, SE PROPONEN TRES NUEVAS MEDIDAS Y DOS PROCEDIMIENTOS PARA LA DETECCION DE OBSERVACIONES LOCALMENTE INFLUYENTES DE FORMA INDIVIDUAL Y CONJUNTA.