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Definiciones Métodos Robustos y Métodos de Remuestreo

“La Estadística Robusta es resistente a los errores en los resultados, producidos por las desviaciones en los supuestos a cumplir en los diferentes contrastes (por ejemplo, de la normalidad)”.

“Los Métodos Estadísticos Robustos son insensibles a los efectos de los valores atípicos –outliers- (que pueden ser errores o datos contaminados)”.

“Los Métodos Estadísticos Robustos proporcionan un enfoque alternativo a los Métodos Estadísticos Clásicos. La intención es producir estimadores que no se vean afectados por pequeñas desviación del modelo”.

“Los Estadísticos Robustos buscan proporcionar métodos que emulen a los métodos estadísticos clásicos, pero que no son afectados por valores atípicos u otras pequeñas desviaciones de los supuestos del modelo. Estos métodos clásicos se basan en gran medida en unos supuestos que a menudo no se cumplen en la práctica. En particular, a menudo, se asume que los errores en los datos se distribuyen normalmente, al menos aproximadamente, o que el teorema del límite central se puede confiar en obtener estimaciones de distribución normal”.

“Robustez significa insensibilidad a pequeñas desviaciones de los supuestos”.

“Los Métodos Estadísticos Robustos y de Remuestreo se caracterizan por la insensibilidad de las inferencias realizadas con ellos, a la posible presencia de los datos anómalos o a posibles desviaciones en la distribución modelo supuesta”.

 

 

Definiciones Métodos de Remuestreo:

“Los Métodos de Remuestreo permiten realizar estimaciones de precisión de las muestras estadísticas, intercambiar marcadores de puntos de datos y validar modelos”.

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