Contrastes de hipótesis robustos para el modelo de regresión múltiple basados en estimadores de mínima distancia

L. Pardo, S. Muñoz, E. M. Castilla González, N. Martin Apaolaza

En este trabajo para el modelo de regresión múltiple, bajo hipótesis de normalidad, se considera el problema de contrastar hipótesis lineales generales acerca de los parámetros del modelo. A tal fin se considera una familia de estadísticos de contraste, tipo Wald, basada en estimadores de mínima distancia. Se estudia su distribución asintótica y se hace un estudio de robustez mediante la función de influencia. Se complementa con un amplio estudio de simulación.

Palabras clave: Modelo de Regresión Múltiple Hipótesis lineal general Pseudodistancia de Rényi Función de Influencia

J. J. Egozcue, V. Pawlowsky-Glahn, J. A. Martín-Fernández, M. I. Ortego

R. A. Torres Díaz, P. C. Alvarez Esteban

N. Portillo Poblador, M. Zarzo Castelló, F. J. Oliver Villarroya, A. Carrión Garcia