Modelos de optimización por metas para el cálculo de estimadores en regresión múltiple

  • Héctor Andrés López Ospina Universidad de Chile
  • Rafael David López Ospina Universidad Nacional de Colombia
Palabras clave: modelos de regresión múltiple, programación por metas, regresión cuantílica, optimización minimax, regresión restringida

Resumen

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.

Biografía del autor/a

Héctor Andrés López Ospina, Universidad de Chile

Estudiante de Doctorado en Sistemas Complejos de Ingeniería. Universidad de Chile Msc. Matemática Aplicada. Matemático. Universidad Nacional de Colombia.

Rafael David López Ospina, Universidad Nacional de Colombia

Estadístico. Universidad Nacional de Colombia. Estadístico Banco Agrario.

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Universidad Nacional de Colombia, Universidad de Chile

Biografía del autor/a

Héctor Andrés López Ospina, Universidad de Chile

Estudiante de Doctorado en Sistemas Complejos de Ingeniería. Universidad de Chile Msc. Matemática Aplicada. Matemático. Universidad Nacional de Colombia.

Rafael David López Ospina, Universidad Nacional de Colombia

Estadístico. Universidad Nacional de Colombia. Estadístico Banco Agrario.

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Cómo citar
López Ospina, H. A., & López Ospina, R. D. (2010). Modelos de optimización por metas para el cálculo de estimadores en regresión múltiple. Ciencia E Ingeniería Neogranadina, 20(1), 133–157. https://doi.org/10.18359/rcin.285
Publicado
2010-06-01
Sección
Artículos

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