Estimación e inferencia de parámetros en un modelo de regresión normal múltiple multivariado mediante el Bootstrap y el Jackknife
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Fecha
2023
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Resumen
En este proyecto se describe el procedimiento Bootstrap y Jackknife para los modelos lineales múltiples multivariados y se crea una función que estima los parámetros tanto por Bootstrap como por Jackknife. Además, se construyen escenarios de simulación para evaluar el algortimo cuando los datos siguen una distribución normal multivariada. Y por último, se realiza una aplicación de la función donde se comparan las estimaciones obtenidas por mínimos cuadrados ordinales y las dos técnicas de remuestreo.
Descripción
Abstract
This Project describes the process of Bootstrap and Jackknife for Multivariate Multiple Regression and creates a function that estimates the parameters of Bootstrap and Jackknife techniques. Further, simulated scenarios are built to evaluate the algorithm when the data are distributed normal multivariate. Finally, an application of the function is performed where the estimates obtained by ordinary least squares and both resampling techniques are compared.
Palabras clave
Modelos lineales, Remuestreo, Bootstrap, Jackknife, Parámetros, Estimación
Keywords
Linear Models, Resampling, Bootstrap, Jackknife, Parameters, Estimation