Universidad del Valle Universidad del Valle - Colombia Revista Matemáticas: Enseñanza Universitaria - ERM   Corporación Escuela Regional de Matemáticas - ERM
 Última Edición: Vol. XX, Num. 2, diciembre 2012


Cálculo eficiente del estimador Jackknife agrupado para mínimos cuadrados lineales


Alexander Aréalo S., Departamento de Matemáticas, Universidad del Valle, Cali-Colombia. EMAIL: alexanderrvl@hotmail.com
Héctor J. Martínez R., Departamento de Matemáticas, Universidad del Valle, Cali-Colombia. EMAIL: hector.martinez@correounivalle.edu.co
Ana M. Sanabria R., Departamento de Matemáticas, Universidad del Valle, Cali-Colombia. EMAIL: ana.sanabria@correounivalle.edu.co

ABSTRACT

In this paper, we generalize the results obtained by Martinez and Sanabria to calculate the Jackknife Estimator for Linear Least Squares, which express the estimates of the subproblems that result when calculating the Grouped Jackknife Estimator for the Linear Least Squares Problem (GJELLS) in terms of the initial estimate and other simple expressions to calculate, and thus modify the standard algorithm to calculate the GJELLS.

MSC(2000): 93E24, 62F40, 03D15

Keywords: Linear Least Square, Jackknife estimator, Complexity of computation

RESUMEN

En este artículo, hacemos una generalización de los resultados obtenidos por Martínez y Sanabria para el cálculo del Estimador Jackknife para Mínimos Cuadrados Lineales (EJMCL), los cuales permiten expresar los estimadores de los subproblemas que resultan al calcular el Estimador Jackknife Agrupado para Mínimos Cuadrados Lineales (EJAMCL) en téminos del estimador inicial y otras expresiones sencillas de calcular, y así modificar el algoritmo estándar para calcular el EJAMCL.

Palabras claves: Mínimos Cuadrados Lineales, Estimador Jackknife, Complejidad computacional


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