Implementing the SEM algorithm in ARH(1) models: Asymptotic covariance operator of the functional parameters

• Autores: María Dolores Ruiz Medina, Román Salmerón Gómez
• Localización: XXXI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa ; V Jornadas de Estadística Pública: Murcia, 10-13 de febrero de 2009 : Libro de Actas, 2009, ISBN 978-84-691-8159-1
• Idioma: inglés
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• Resumen

  • En este trabajo se aborda, en el caso Gaussiano, la estimacion maximo-verosmil de los parametros funcionales que de nen los modelos autorregresivos Hilbertianos a partir de datos funcionales incompletos. Las propiedades asintoticas de dichos estimadores se estudian a partir de la implementacion de una version funcional del algoritmo SEM. Mas concretamente, a partir de los resultados derivados en Ruiz Medina y Salmeron (2008) sobre el algoritmo EM para modelos ARH y sus propiedades de convergencia, se formula dicha version funcional en terminos del operador de covarianza de los datos funcionales completos y la razon de convergencia del algoritmo.