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dc.contributor.author
Boente Boente, Graciela Lina
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dc.contributor.author
Rodriguez, Daniela Andrea
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dc.date.available
2017-04-07T20:27:33Z
dc.date.issued
2010-12
dc.identifier.citation
Boente Boente, Graciela Lina; Rodriguez, Daniela Andrea; Robust inference in generalized partially linear models; Elsevier Science; Computational Statistics And Data Analysis; 54; 12; 12-2010; 2942-2966
dc.identifier.issn
0167-9473
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/15026
dc.description.abstract
In many situations, data follow a generalized partly linear model in which the mean of the responses is modeled, through a link function, linearly on some covariates and nonparametrically on the remaining ones. A new class of robust estimates for the smooth function η, associated to the nonparametric component, and for the parameter β, related to the linear one, is defined. The robust estimators are based on a three-step procedure, where large values of the deviance or Pearson residuals are bounded through a score function. These estimators allow us to make easier inferences on the regression parameter β and also improve computationally those based on a robust profile likelihood approach. The resulting estimates of β turn out to be root-n consistent and asymptotically normally distributed. Besides, the empirical influence function allows us to study the sensitivity of the estimators to anomalous observations. A robust Wald test for the regression parameter is also provided. Through a Monte Carlo study, the performance of the robust estimators and the robust Wald test is compared with that of the classical ones
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Asymptotic Properties
dc.subject
Generalized Partly Linear Models
dc.subject
Rate of Convergence
dc.subject
Robust Estimation
dc.subject
Smoothing Techniques
dc.subject
Tests
dc.subject.classification
Estadística y Probabilidad
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dc.subject.classification
Matemáticas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Robust inference in generalized partially linear models
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-04-06T16:51:51Z
dc.journal.volume
54
dc.journal.number
12
dc.journal.pagination
2942-2966
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Boente Boente, Graciela Lina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rodriguez, Daniela Andrea. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Investigaciones Matemáticas "Luis A. Santaló"; Argentina
dc.journal.title
Computational Statistics And Data Analysis
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167947310002367
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2010.05.025
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