MODELOS DE OPTIMIZACIÓN POR METAS PARA EL CÁLCULO DE ESTIMADORES EN REGRESIÓN MÚLTIPLE

Este trabajo introductorio presenta y describe diversos modelos de regresión múltiple y su respectiva formulación como un problema de optimización por metas. Se describen los modelos de regresión mediana, regresión mediana ponderada, regresión cuantílica, regresión cuantílica ponderada y formulación...

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Bibliographic Details
Main Authors:	Héctor Andrés López Ospina, Rafael David López Ospina
Format:	Article
Language:	English
Published:	Editorial Neogranadina 2010-01-01
Series:	Ciencia e Ingeniería Neogranadina
Subjects:	modelos de regresión múltiple programación por metas regresión cuantílica optimización minimax regresión restringida
Online Access:	http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=91114807009

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publishDate	2010-01-01
description	Este trabajo introductorio presenta y describe diversos modelos de regresión múltiple y su respectiva formulación como un problema de optimización por metas. Se describen los modelos de regresión mediana, regresión mediana ponderada, regresión cuantílica, regresión cuantílica ponderada y formulación minimax. Además, se describe la formulación dual de estos modelos y se presentan algunos ejemplos sencillos se presentan para explicar los conceptos desarrollados y las aplicaciones de dichos modelos en ingeniería y ciencias.
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MODELOS DE OPTIMIZACIÓN POR METAS PARA EL CÁLCULO DE ESTIMADORES EN REGRESIÓN MÚLTIPLE

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