Modelos de regresión con errores de medida y datos censurados usando la distribución Slash multivariada

Resumen

En este trabajo se estudia los modelos de regresión con error de medida, que son útiles para describir diferentes fenómenos en diversas áreas del conocimiento. A este modelo se adiciona la posibilidad de considerar observaciones censuradas para la variable respuesta. Esto es relevante, una vez que en varios estudios la respuesta observada está sujeta a límites de detección máximos o mínimos. En este contexto, estudiamos la forma de desarrollar la estimación de los parámetros del modelo con error de medida multivariado y observaciones censuradas considerando la distribución Slash; es decir, estudiamos la forma de desarrollar los procedimientos de estimación e inferencia robusta, en el sentido de utilizar una distribución que acomode de forma más eficiente observaciones outliers de lo que la distribución normal. Con la implementación del algoritmo MCECM, que es una extensión del algoritmo EM, determinamos los estimadores por máxima verosimilitud de los parámetros del modelo de regresión lineal multivariado con errores de medida y respuestas censuradas basado en la distribución Slash multivariada.