Validating linear restrictions in linear regression models with general error structure

A new method for testing linear restrictions in linear regression models is suggested. It allows to validate the linear restriction, up to a specified approximation error and with a specified error probability. The test relies on asymptotic normality of the test statistic, and therefore normality of the errors in the regression model is not required. In a simulation study the performance of the suggested method for model selection purposes, as compared to standard model selection criteria and the t-test, is examined. As an illustration we analyze the US college spending data from 1994

El sesgo condicionado en el análisis de influencia: una revisión

El sesgo condicionado se ha propuesto como diagnóstico de influencia en distintos modelos y técnicas estadísticas. Tratando de recoger una visión global de la utilidad del concepto, en este trabajo se hace una revisión general del mismo relacionándolo con la curva de sensibilidad y la curva de influencia muestral. Además, se señalan posibles líneas de trabajo que permitirán abordar el análisis de la influencia a través de este enfoque en una gran variedad de técnicas estadísticas

A probabilistic model for explaining the points achieved by a team in football competition. Forecasting and regression with applications to the Spanish competition

In the last decades, a lot of research papers applying statistical methods for analysing sports data have been published. Football, also called soccer, is one of the most popular sports all over the world organised in national championships in a round robin format in which the team reaching the most points at the end of the tournament wins the competition. The aim of this work is to develop a suitable probability model for studying the points achieved by a team in a football match. For this purpose, we built a discrete probability distribution taking values, zero for losing, one for a draw and three for a victory. We test its performance using data from the Spanish Football League (First division) during the 2013-14 season. Furthermore, the model provides an attractive framework for predicting points and incorporating covariates in order to study the factors affecting the points achieved by the teams.Peer Reviewe

El sesgo condicionado en el análisis de influencia: una revisión

El sesgo condicionado se ha propuesto como diagnóstico de influencia en distintos modelos y tecnicas estadísticas. Tratando de recoger una visión global de la utilidad del concepto, en este trabajo se hace una revisión general del mismo relacionandolo con la curva de sensibilidad y la curva de influencia muestral. Además, se señalan posibles líneas de trabajo que permitiran abordar el análisis de la influencia a través de este enfoque en una gran variedad de tecnicas estadísticas

Logistic discrimination using robust estimators: An influence function approach.

Discrimination; Estimator; Influence function;

The linear model without a constant term and the coefficient of determination. A Monte Carlo study

En el presente trabajo se analiza y compara mediante un experimento Monte Carlo el comportamiento de cinco expresiones para el Coeficiente de Determinación cuando el modelo lineal se especifica sin término independiente. Se ensayan distintos valores del parámetro poblacional P2, que mide la proporción de varianza explicada por el modelo, introduciendo también la multicolinealidad como factor de variación en el diseño. Se confirma el coeficiente propuesto por Heijmans y Neudecker (1987) y el de Barten (1987), como idóneos para medir la bondad del modelo