El Instituto Universitario de Investigación ‘Centro de Investigación Operativa’ (CIO) de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche ha organizado el sexto seminario online sobre Optimización, titulado “Estimación regularizada de áreas pequeñas: un marco para estimaciones sólidas en presencia de errores de medición desconocido”. El profesor de la Universidad de Trier (Alemania) Joscha Krause impartirá este seminario el próximo lunes, 1 de junio, a las 12:00 horas, a través de la plataforma Google Meet.

Fuente: archivo UMH.

La actividad está dirigida tanto a investigadores como a estudiantes interesados en la temática. Según los organizadores, los métodos de Estimación de Área Pequeña (SAE) permiten obtener estimaciones estables en presencia de pequeñas muestras. Una suposición importante de esta metodología es que los datos covariables se miden correctamente. Las técnicas SAE robustas generalmente requieren supuestos de distribución en el error de medición.

 En este seminario, el conferenciante propondrá un nuevo enfoque robusto para SAE que no requiere supuestos de distribución en el error de medición. A través del uso de información sobre la teoría de optimización robusta, demostrará que la estimación regularizada de parámetros del modelo es equivalente a la minimización robusta de las funciones de pérdida, bajo perturbaciones matriciales arbitrarias del modelo. Por último, se mostrará un algoritmo modificado de Jackknife, que permite una estimación conservadora del error cuadrático medio de las predicciones obtenidas en base de datos contaminadas. La efectividad de la metodología se analizará a través de una simulación de Monte Carlo.

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