Construcción de un Modelo de Riesgo proporcional a Través de la Regresión Ridge
RESUMENDebido al determinante rol que los coeficientes del modelo polinomial ajustado a los datos de un experimento, juegan en el Modelo de Riesgo Proporcional (MRP), con que se evalúa la vida de la herramienta para su reemplazo, es vital estimar en forma confiable su magnitud e intervalo de confian...
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| Main Authors: | , , |
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| Format: | Artículo |
| Language: | spa |
| Published: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2015
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/574 |
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| Summary: | RESUMENDebido al determinante rol que los coeficientes del modelo polinomial ajustado a los datos de un experimento, juegan en el Modelo de Riesgo Proporcional (MRP), con que se evalúa la vida de la herramienta para su reemplazo, es vital estimar en forma confiable su magnitud e intervalo de confianza. Se considera que el estimador de Mínimos Cuadrados (MC), con el que generalmente se estiman estos coeficientes, no es el mejor método de estimación cuando el problema conocido como multicolinealidad está presente, por lo que el (MRP), así determinado, no es el óptimo. Se propone el método conocido como Regresión Ridge (RR) para determinar los coeficientes del polinomio para el (MRP), dadas las ventajas que el estimador RR, tiene sobre MC, cuando el problema de multicolinealidad está presente. |
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| ISSN: | 2007-0411 |