Resumen de Familias de nexos para la regresión dicotómica robusta
Francisco Javier Girón González-Torre, María Lina Martínez García, María del Carmen Morcillo Aixelá
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.
