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Ordoñez Mercado, Alipio Francisco
Pariasca Luciano, Juan Anibal
Pariasca Luciano, Juan Anibal
2015-11-19T16:42:59Z
2015-11-19T16:42:59Z
1999
http://hdl.handle.net/20.500.14076/1432
Este trabajo presenta la eficiencia de varios estimadores sesgados, para un modelo de regresión lineal Múltiple, cuando existe el problema de multicolinealidad. También se hace una revisión de los aspectos que involucra un problema de multicolinealidad (origen, causas, métodos para la detección y solución del problema). Los resultados de la simulación aplicada, revela que los procedimientos sesgados, tienen una mejor eficiencia en cuanto al error cuadrático medio y varianza, respecto al estimador tradicional de mínimos cuadrados ordinarios. (es)
Tesis (es)
application/pdf (es)
spa (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess (es)
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es)
Universidad Nacional de Ingeniería (es)
Repositorio Institucional - UNI (es)
Multicolinealidad (es)
Variables regresoras (es)
Estimadores sesgados (es)
Eficiencia de los estimadores sesgados en regresión, en presencia de multicolinealidad (es)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es)
Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Económica, Estadística y Ciencias Sociales (es)
Ingeniería Estadística (es)
Título Profesional (es)
Ingeniero Estadístico (es)
Ingeniería (es)
Pública



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