| Revista: | Revista brasileira de estatistica |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000398343 |
| ISSN: | 0034-7175 |
| Autores: | Elian, Silvia Nagib1 Oikawa, Koki Fernando2 |
| Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Instituto de Matematica e Estatistica, Sao Paulo. Brasil 2Faculdade Capital, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2012 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Volumen: | 73 |
| Número: | 237 |
| Paginación: | 59-74 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en inglés | Ridge Regression Models, even so can be considered as a particular case of the general linear regression model, they present proper charac teristics and specif problems.These models are used, in general, to solve the problem of multi collinearity, which is a consequence of existence of linear relation among regressor variab les. The objective of this paper is to present some influence measures in ridge regression. First, It wiil be discussed influence measures specific to ridge regression models. Also, we prese nt local influence measures in this kind of analysis. Finally, some of the described procedures will be applied to a real data set |
| Resumen en portugués | Os Modelos de Regressão em Cristas apresentam carac terísticas próprias e problemas específicos. São geralmente utilizados para contornar o problema da multicolinearidade, consequência da existência de relações lineares entre as variáveis explicativas. O objetivo do presente trabalho é apresentar e disc utir as medidas de diagnóstico e a correspondente análise d e influência quando é utilizado o procedimento de regressão em cristas. Apresentaremos inicialmente m edidas de influência específicas para a regressão e m cristas. Neste mesmo contexto, serão ainda abordada s medidas de influência local. Finalmente, os procedimentos descritos serão aplicados a um conjun to de dados reais |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Modelos de regresión, Regresión lineal, Análisis de influencia, Regresión de arista |
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