INFLUENCIA DE LOS DATOS DISCORDANTES SOBRE LA MATRIZ DE CORRELACIÓN Y CORRELACIÓN PARCIAL EN UN CONJUNTO DE DATOS MULTIVARlADO
Una parte importante de la utilidad del análisis de influencia es determinar la debilidad de algunos estimadores tradicionales frente a la presencia de datos discordantes tales como los Bj (coeficientesde regresión) y los ri (residuales) en un análisis de regresión; la X (media muestral) en un análi...
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Universidad Nacional Mayor de San Marcos
2014-09-01
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doaj-05e02a0d03a5456c8d15a94b2504ef0b2020-11-24T21:54:53ZspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPesquimat1560-912X1609-84392014-09-013210.15381/pes.v3i2.92488247INFLUENCIA DE LOS DATOS DISCORDANTES SOBRE LA MATRIZ DE CORRELACIÓN Y CORRELACIÓN PARCIAL EN UN CONJUNTO DE DATOS MULTIVARlADOMaría Edith Seier Zúñiga0Emma Norma Cambillo Moyano1Ana María Cárdenas Rojas2Ysabel Adriazola Cruz3Laboratorio de Series de Tiempo - Facultad de Ciencias Matemáticas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima - Lima – PerúLaboratorio de Series de Tiempo - Facultad de Ciencias Matemáticas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima - Lima – PerúLaboratorio de Series de Tiempo - Facultad de Ciencias Matemáticas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima - Lima – PerúLaboratorio de Series de Tiempo - Facultad de Ciencias Matemáticas - Universidad Nacional Mayor de San Marcos – Lima - Lima – PerúUna parte importante de la utilidad del análisis de influencia es determinar la debilidad de algunos estimadores tradicionales frente a la presencia de datos discordantes tales como los Bj (coeficientesde regresión) y los ri (residuales) en un análisis de regresión; la X (media muestral) en un análisis inferencíal, etc. los cuales han sido desarrollados ampliamente. Pero como muy poco se ha difundido sobre la correlación parcial, tratamos de presentar los efectos que se producen en dichos estimadores ante la presencia de datos discordantes o influyentes con una aplicación a un conjunto de datos socio-económicos del Perú.http://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/matema/article/view/9248 |
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Una parte importante de la utilidad del análisis de influencia es determinar la debilidad de algunos estimadores tradicionales frente a la presencia de datos discordantes tales como los Bj (coeficientesde regresión) y los ri (residuales) en un análisis de regresión; la X (media muestral) en un análisis inferencíal, etc. los cuales han sido desarrollados ampliamente. Pero como muy poco se ha difundido sobre la correlación parcial, tratamos de presentar los efectos que se producen en dichos estimadores ante la presencia de datos discordantes o influyentes con una aplicación a un conjunto de datos socio-económicos del Perú. |
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