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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.creatorJosé Antonio Díaz Garcíaes_MX
dc.date.accessioned2020-06-12T19:05:40Z-
dc.date.available2020-06-12T19:05:40Z-
dc.date.issued2012-02-09-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/2035-
dc.description.abstractEn este trabajo se propone una modificación de la distancia de Cook, basándose en la distancia de Mahalanobis generalizada, en el contexto del modelo de regresión lineal multivariado con distribución normal. Se establece además, la distribución exacta del estadístico basado en esta distancia de Mahalanobis generalizada, la cual proporciona puntos críticos para identificar “outliers” en un conjunto de datos. Este procedimiento, se ilustra con un ejemplo, en el caso de la regresión lineal múltiple multivariada.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.relationhttp://www.actauniversitaria.ugto.mx/index.php/acta/article/view/223/200-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.sourceActa Universitaria: Multidisciplinary Scientific Journal. Vol. 14, No. 3 (2004)es_MX
dc.titleUna Modificación a la Distancia de Cookes_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/7446es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/1es_MX
dc.subject.keywordsMedidas de diagnósticoes_MX
dc.subject.keywordsDistancia de Mahalanobis generalizadaes_MX
dc.subject.keywordsPuntos influyenteses_MX
dc.subject.keywordsDistancia de Cookes_MX
dc.subject.keywordsDiagnostic measuresen
dc.subject.keywordsGeneralized Mahalanobis distanceen
dc.subject.keywordsInfluential pointsen
dc.subject.keywordsCook distanceen
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.creator.twoOscar Alejandro Martínez Jaimees_MX
dc.creator.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/orcid/0000-0001-8328-5686es_MX
dc.description.abstractEnglishA modification of the classical Cook ́s distance is proposed in this paper, being based on the distance of widespread Mahalanobis in the context of multivariate normal linear regression model. Furthermore, the exact distribution of a pivotal type statistics based in this generalized Mahalanobis distance is established, providing critical points for the identification of outliers in data points. The procedure is illustrated with an example, in the case of multiple and multivariate linear regression.en
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