F. Lucambio Pérez

Recientemente diversos trabajos tratan sobre intervalos de predicción en modelos paramétricos, el objetivo de esos trabajos es el mejoramiento del limite de predicción para nuevas observaciones. Una de las ideas en ese sentido es presentada en Vidoni (1998), posteriormente extendida a los modelos lineares generalizados. Esa propuesta solamente funciona en el caso de dimensión uno. Por otro lado, Barndorff-Nielsen and Cox (1996) utilizaron teoría asintótica con el mismo objetivo y obtuvieron un resultado posteriormente extendido por Corcuera and Giummolè (2006) al caso multidimensional. En este trabajo utilizaremos el resultado en Corcuera and Giummolè (2006) para encontrar regiones de predicción mejoradas en modelos de regresión simétricos y mostraremos, a través de ejemplos, que la solución propuesta es una mejoria con relación al procedimiento padrón.

Palabras clave: probabilidad de cobertura regiones de predicción modelos de regresión simétricos

Fichero de la comunicación:

A. García Pérez, J. Lorenzo Bermejo

I. Barranco Chamorro, F. Osorio Baeza, M. D. Jiménez Gamero