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dc.contributor.authorIbacache-Pulgar, Germán
dc.contributor.authorFigueroa-Zúñiga, Jorge I.
dc.contributor.authorMarchant-Fuentes, Carolina
dc.date.accessioned2022-01-07T12:27:04Z
dc.date.available2022-01-07T12:27:04Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://repositorio.ucm.cl/handle/ucm/3703
dc.description.abstractIn this paper, we study a semiparametric additive beta regression model using a parameterization based on the mean and a dispersion parameter. This model is useful for situations where the response variable is continuous and restricted to the unit interval, in addition to being related to other variables through a semiparametric regression structure. First, we formulate the model and then estimation of its parameters is discussed. A back-fitting algorithm is derived to attain the maximum penalized likelihood estimates by using natural cubic smoothing splines. We provide closed-form expressions for the score function, Fisher information matrix and its inverse. Local influence methods are derived as diagnostic tools. Finally, a practical illustration based real data is presented and discussed.es_CL
dc.language.isoenes_CL
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
dc.sourceREVSTAT-Statistical Journal, 19(2), 255-274es_CL
dc.subjectBeta distributiones_CL
dc.subjectDiagnostic techniqueses_CL
dc.subjectMaximum penalized likelihood estimateses_CL
dc.subjectPenalized likelihood functiones_CL
dc.subjectSemiparametric additive modelses_CL
dc.titleSemiparametric additive beta regression models: Inference and local influence diagnosticses_CL
dc.typeArticlees_CL
dc.ucm.facultadFacultad de Ciencias Básicases_CL
dc.ucm.indexacionScopuses_CL
dc.ucm.indexacionIsies_CL
dc.ucm.uriwww.ine.pt/revstat/pdf/REVSTAT_v19-n2-05.pdfes_CL


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