Estimadores de contracción generalizados para el modelo de regresión gamma

Autor: Flaviano Godínez Jaimes
Coautor(es): Sergio Cortés Salgado Ramón Reyes-Carreto María Guzmán-Martínez
La estimación de los parámetros desconocidos del modelo de regresión gamma (MRG) se realiza con el método de máxima verosimilitud (MV). El estimador de MV es afectado cuando hay colinealidad en las variables independientes porque produce intervalos de confianza no informativos y las pruebas de hipótesis pueden no ser confiables. En el modelo de regresión lineal se han usado varios estimadores para combatir la colinealidad como son los estimadores ridge, Liu y tipo Liu. Estos estimadores dependen de parámetros escalares adicionales, k, d y (k,d). En este trabajo se proponen generalizaciones de los estimadores ridge y tipo Liu en el MRG que usan matrices de parámetros K y (K, D). Los estimadores propuestos se comparan teóricamente y de forma empírica mediante simulación de Monte Carlo en el que se usa el error cuadrático medio escalar (ECME) como criterio de rendimiento.