Estimadores basados en distancias en modelos de Regresión Logística Multinomial con muestreo estratificado por conglomerados

E. M. Castilla Gonzalez, N. Martín, L. Pardo Llorente

En muchas situaciones prácticas los datos se obtienen mediante diseños de muestreo complejos que involucran estratificación, conglomerados, probabilidad desigual para la elección de los elementos de la muestra, etc. Para que en estas situaciones las inferencias que se lleven a cabo sean válidas se requiere, como es sabido, métodos estadísticos apropiados. En este trabajo se introduce y estudia el estimador de mínima phi-divergencia para los parámetros de un modelo de regresión logística multinomial cuando se tiene un diseño de muestreo estratificado por conglomerados, se obtiene su distribución asintótica y se compara con el estimador clásico de máxima verosimilitud. Se finaliza el trabajo introduciendo y estudiando dos estimadores del efecto del diseño basados en el estimador de mínima phi-divergencia.

Palabras clave: Regresión Logística Multinomial, Estratificación, Conglomerados, estimadores de mínima phi-divergencia, efecto del diseño

X05.3 Inferencia Estadística I
7 de septiembre de 2016  12:30
Aula 21.08

J. M. Alonso Revenga, N. Martín Apaolaza, L. Pardo Llorente

K. Zografos, G. Avlogiaris, A. Micheas

T. Hobza, L. Pardo Llorente, N. Martín