Efecto de datos influyentes en el análisis de diseños factoriales de efectos fijos 3 ω
DOI:
https://doi.org/10.17230/ingciencia.11.22.6Palabras clave:
Diseño factorial, datos influyentes, análisis de varianza, atípicos y sumas de cuadrados.Resumen
En este trabajo se establece una metodología alternativa para la detección de observaciones influyentes en diseños factoriales de efectos fijos 3^w, a través del planteamiento de la estadística de prueba (Fq) y la caracterización de los efectos de dichas observaciones sobre el análisis, las sumas de cuadrados y los estimadores del modelo que describe el diseño experimental
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Referencias
M. T. Jiménez, “Ajuste de factoriales 2 k con presencia de observaciones influyentes y valores faltantes mediante modelos de regresión,” Master’s thesis, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, 2000.
C. R., “Assessment of Local Influence (with discussion),” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 48, pp. 133–169, 1986.
——, “Robust Test for the Equality of Variantes,” Technometrics, vol. 19, pp. 15–18, 1977.
A. P. Dempster, N. M. Laird, and D. B. Rubin, “Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm (with discussion),” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 39, no. 1, pp. 1–38, 1977.
Thomas W. and R. D. Cook, “Assessing Influence on Regression Coefficients in Generalized Linear Models,” Biometrika, vol. 76, no. 4, pp. 741–749, 1989. [Online]. Available: http://www.jstor.org/stable/2336634
——, “Assessing Influence on Predictions from Generalized Linear Models,” Technometrics, vol. 32, no. 1, pp. 59–65, 1990. [Online]. Available:http://dx.doi.org/10.2307/1269845
A. J. Lawrence, “Local and Deletion Influence,” in Directions in Robust Statistics and Diagnostics, Part I, W. S. . S. Weisberg, Ed. Berlin: Springer, 1991, pp. 141–157.
E. B. Andersen, “Diagnostics in Categorical Data Analysis,” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 54, no. 3, pp. 784–791, 1992. [Online]. Available: http://www.jstor.org/stable/2345858
F. Critchley, R. A. Atkinson, G. Lu, and E. Biazi, “Influence Analysis Based on the Case Sensitivity Function,” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 63, no. 2, pp. 307–323, 2001. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1111/1467-9868.00287
H. T. Zhu and S. Y. Lee, “Local Influence for Incomplete Data Models,” Journal of the Royal Statistical Society, Series B, vol. 63, no. 1, pp. 111–126, 2001. [Online]. Available: http://www.jstor.org/stable/2680637
R. Tsai and U. Böckenholt, “Two-Level Linear Paired Comparison Models: Estimation and Identifiable Issues,” Mathematical Social Science, vol. 43, no. 3, pp. 429–449, 2002. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1016/S0165-4896(02)00019-7
S. Y. Lee and N. S. Tang, “Local Influence Analysis of Nonlinear Structural Equation Models,” Psychometrica, vol. 69, no. 4, pp. 573–592, 2004. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1007/BF02289856
L. Xu, W. Y. Poon, and S. Y. Lee, “Influence Analysis for the Factor Analysis Model with Ranking Data,” British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, vol. 61, no. 1, pp. 133–161, 2008. [Online]. Available: http://dx.doi.org/10.1348/000711006X169991
D. C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments, 8th ed. New York: John Wiley & Sons, 2012.
D. A. Belsley, Regression Diagnostics: Identifying Influential Data and Sources of Collinearity. New York: John Wiley & Sons, 1980.
D. C. Hoaglin and R. E. Welsch, “The Hat Matrix in Regression and ANOVA,” The American Statistician, vol. 32, no. 1, pp. 17–22, 1978.
D. Peña-Sánchez, Estadística Modelos y Métodos. Madrid: Alianza Editorial, 1995.
N. R. Draper and H. Smith, Applied Regresión Analysis, 3rd ed. New York: John Wiley & Sons, 1998.
N. Draper and J. A. John, “Influential Observations and Outliers in Regression,” Technometrics, vol. 23, no. 1, pp. 21–26, 1981.
M. S. Bartlett, “Some Examples of Statistical Methods of Research in Agriculture y Applied Botany,” Journal Royal of the Statistical Society B, vol. 4, pp. 137–170, 1937.
J. A. Jiménez, “Propuesta metodológica para imputar valores no influyentes en modelos de regresión lineal múltiple con información incompleta,” Master’s thesis, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, 1999.
——, “Un criterio para identificar datos atípicos,” Revista Colombiana de Estadística, vol. 27, no. 2, pp. 109–121, 2011. [Online]. Available: http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/28709
D. C. Montgomery, Introduction to Linear Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1992.
O. O. Melo, L. A. López, and S. E. Melo, Diseño de Experimentos: Métodos y Aplicaciones, 1st ed. Bogotá: Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia, 2007.
I. Méndez, “Diseño de Experimentos,” in Memorias del X Coloquio Distrital de Matemáticas y Estadística, Bogotá, 1993.
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