Sensibility analysis of the proper structure in detecting collinearity.
Rosa Estarelles; Javier Prieto
Qüestiió (1996)
- Volume: 20, Issue: 3, page 549-562
- ISSN: 0210-8054
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topEstarelles, Rosa, and Prieto, Javier. "Sensibilidad del análisis de la "estructura propia" en la detección de colinealidad.." Qüestiió 20.3 (1996): 549-562. <http://eudml.org/doc/40197>.
@article{Estarelles1996,
abstract = {Muchos son los criterios, tanto de carácter formal como informal, que han ido proponiéndose para la detección de la colinealidad. Sin embargo, muchos de ellos no ofrecen un diagnóstico eficaz que permita evaluar el nivel de alteración que se produce en las estimaciones obtenidas, variables realmente implicadas... En el presente trabajo se presentan las ventajas de utilizar índices basados en la "estructura propia" de la matriz de predictores frente a otras estrategias formales de uso más frecuente. Este objetivo se pone de manifiesto mediante el análisis de datos reales.},
author = {Estarelles, Rosa, Prieto, Javier},
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keywords = {Análisis de datos; Biometría; Estimador de varianza; Indices de colinealidad; Análisis de regresión; Correlación; Predicción estadística; Matrices de datos},
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TY - JOUR
AU - Estarelles, Rosa
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TI - Sensibilidad del análisis de la "estructura propia" en la detección de colinealidad.
JO - Qüestiió
PY - 1996
VL - 20
IS - 3
SP - 549
EP - 562
AB - Muchos son los criterios, tanto de carácter formal como informal, que han ido proponiéndose para la detección de la colinealidad. Sin embargo, muchos de ellos no ofrecen un diagnóstico eficaz que permita evaluar el nivel de alteración que se produce en las estimaciones obtenidas, variables realmente implicadas... En el presente trabajo se presentan las ventajas de utilizar índices basados en la "estructura propia" de la matriz de predictores frente a otras estrategias formales de uso más frecuente. Este objetivo se pone de manifiesto mediante el análisis de datos reales.
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KW - Análisis de datos; Biometría; Estimador de varianza; Indices de colinealidad; Análisis de regresión; Correlación; Predicción estadística; Matrices de datos
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