Familias de nexos para la regresión dicotómica robusta

• Autores: Francisco Javier Girón González-Torre, María Lina Martínez García, María del Carmen Morcillo Aixelá
• Localización: XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001, 2001, ISBN 84-8439-080-2
• Idioma: español
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• Resumen

  • Aunque la regresión dicotómica es más robusta que la regresión lineal, la mayoría de las funciones de nexo que se utilizan habitualmente, logística, probit, loglog y loglog complementario tiene colas pocas pesadas de tipo exponencial, que suelen producir estimaciones de las probabilidades demasiadas próximas a 0 y 1 en los extremos de la función de respuesta y además son muy inestables en presencia de observaciones anómalas. Una manera de abordar el problema de la robustez de estas estimaciones y detectar la presencia de observaciones atípicas es considerar funciones de nexo con colas más pesadas, como la familia de las t- Student o la familia exponencial de potencias de Box y Tiao.

    Los métodos bayesianos basados en cadenas de Markov se adecuan perfectamente a este tipo de problemas.