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Título:
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Estadísticos para la detección de observaciones anómalas en modelos de elección binaria: una aplicación con datos reales
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Autores:
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Serrano García, Gregorio R.
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Tipo de documento:
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texto impreso
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Editorial:
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Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Instituto Complutense de Análisis Económico (ICAE), 1994
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Dimensiones:
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application/pdf
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Nota general:
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cc_by_nc_sa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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Idiomas:
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Palabras clave:
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Estado = Publicado
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Materia = Ciencias: Estadística: Probabilidades
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Tipo = Documento de trabajo o Informe técnico
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Resumen:
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Este trabajo trata el problema de la detección de observaciones anómalas en modelos de elección binaria. Partiendo del estadístico propuesto en Gracia-Díez y Serrano (1994) que mide la influencia individual de cada observación sobre el vector de parámetros estimado, se derivan otros estadísticos que evalúan la influencia individual y de grupos de observaciones sobre i) el vector de probabilidades estimadas e ii) sobre subconjuntos de parámetros y combinaciones lineales de los mismos. También, se generaliza el método de Peña y Yohai (1991) para la detección de observaciones enmascaradas en modelos lineales al caso de los modelos de elección binaria. Finalmente, se propone una estrategia de diagnosis para la detección de anomalías en este tipo de modelos. Esta estrategia se ilustra mediante su aplicación al modelo probit estimado por Dhillon el. al (1987).
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En línea:
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https://eprints.ucm.es/id/eprint/27879/1/9403.pdf
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