Acerca de la estimación mínimo cuadrática restringida con datos falseados
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Editor
Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones en Estadística y Matemática. Centro de Investigación en Metodología Borrosa Aplicada a la Gestión y Economía
Resumen
Descripción
Fil: Frank, Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Económicas. Buenos Aires, Argentina.
El artículo presenta un estimador de mínimo cuadrático restringido para datos 'falseados' y analiza sus propiedades asintóticas. El estimador propuesto es insesgado (aunque ineficiente) y asintóticamente normal, siempre que los datos verdaderos hayan sido falseados reemplazándolos por un código que satisfaga las condiciones de Grenander. Sin embargo, las propiedades del estimador en el contexto de muestras pequeñas permanecen aún desconocidas.
The paper presents a constrained least squares estimator for 'distorted' data and analyses its asymptotic properties. The proposed estimator is unbiased (although inefficient) and asymptotically normal, provided that the true data were distorted by replacing them by a code that meets the Grenander conditions. Nevertheless, the properties of the estimator in the context of small samples remain unknown.
El artículo presenta un estimador de mínimo cuadrático restringido para datos 'falseados' y analiza sus propiedades asintóticas. El estimador propuesto es insesgado (aunque ineficiente) y asintóticamente normal, siempre que los datos verdaderos hayan sido falseados reemplazándolos por un código que satisfaga las condiciones de Grenander. Sin embargo, las propiedades del estimador en el contexto de muestras pequeñas permanecen aún desconocidas.
The paper presents a constrained least squares estimator for 'distorted' data and analyses its asymptotic properties. The proposed estimator is unbiased (although inefficient) and asymptotically normal, provided that the true data were distorted by replacing them by a code that meets the Grenander conditions. Nevertheless, the properties of the estimator in the context of small samples remain unknown.
Palabras clave
Correlación y regresión, Estadísticas