Robust estimation of the multiple regression is modeled by using a convex combination of Least Squares and Least Absolute Value criterions. A Bicriterion Parametric algorithm is developed for computing the corresponding estimates. The proposed procedure should be specially useful when outliers are expected. Its behavior is analyzed using some examples.
Los resultados del uso de reglas de submuestreo para la estimación de la diferencia bajo la existencia de no respuestas se analizan tomado como base el error y el costo esperados. Criterios que permiten fijar cuándo una cierta regla espreferible se obtienen cuando el diseño es el muestreo simple aleatorio con reemplazo.
El problema de la afijación de los tamaños de muestra en estratos es abordado. Los sistemas de probabilidades desiguales se basan en una variable auxiliar X. La existencia de un modelo superpoblacional permite el desarrollo de criterios de afijación óptima. Las propiedades de los tamaños de muestra obtenidos son similares a los clásicos.
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