Local influence with forward search in linear regression models

A identificação de observações influentes e/ou aberrantes de um conjunto de dados é conhecida como uma parte das análises de diagnóstico. Esta técnica de diagnóstico têm como uma das finalidades verificar a robustez de um modelo estatístico, pois a não identificação dos dados influentes pode afetar a análise ou obter resultados incorretos. As metodologias comumente utilizadas para o diagnóstico de observações influentes em modelos de regressão são métodos de influência global (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduziu um método geral para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico ou nos dados, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura \\forward\", por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Neste trabalho, propomos o uso da influência local com procura \"forward\" na obtenção de observações mascaradas influentes considerando modelos de regressão linear.The identification of influential and/or atypical observations in a data set is known as a part of the diagnostic analysis. One of the purposes of the diagnostic analysis is to verify the robustness of a statistical model, as the non-identification of influential observations can affect the analysis or may cause the obtainment of incorrect results. The most commonly used methodology for the diagnostic of influential observations in regression models are the global influence (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduced a general method to evaluate the local influence of small perturbations in the statistical model or in the data set using different perturbation schemes. As a complement to the techniques of detection atypical observations, it is proposed the forward search procedure by Atkinson e Riani (2000), which is a methodology to detect the masked atypical observations in a data set. In this work we propose the use of the local influence approach together with the forward search to obtain the masked influential observations in linear regression models

Local Influence Diagnostics for detecting masked influent observations in measurement error models and asymptotic properties of the ultrastructural calibration model

Testes de proficiência determinam a performance de laboratórios individuais em relação a testes específicos de medição e é usado para monitorar a confiabilidade das medições dos laboratórios. Considerando um modelo de regressão multivariado com erros nas variáveis e com réplicas, o modelo de calibração ultraestrutural com réplicas, iremos desenvolver as propriedades assintóticas associada a este modelo para poder testar a equivalência entre as medições obtidas por diferentes laboratórios em testes de proficiência. Após ajustado um modelo, a análise de diagnóstico é uma etapa importante na análise de um conjunto de dados. Cook (1986) introduziu um método geral de diagnóstico de influência para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura passo a frente, por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Propomos uma metodologia baseada na influência local de Cook (1986) e Poon e Poon (1999) com a procura passo a frente de Atkinson e Riani (2000) em modelos de regressão com erros de medição que será utilizada na obtenção de observações mascaradas influentes.Proficiency testing determines the performance of individual laboratories with respect to specific measurement tests and it is used to monitor the reliability of laboratory measurements. Considering a multivariate measurement error model with replicates, the ultrastructural calibration model with replicates, we will develop the asymptotic properties associated with this model in order to test the equivalence between the measurements obtained by different laboratories in proficiency testing. After adjusting a model, the diagnostic analysis is an important step in the analysis of a data set. Cook (1986) introduced a general methodology to assess the local influence of minor perturbations in the statistical model, using different types of perturbations. As a complement to the techniques for detecting discrepant observations, it is proposed the forward search by Atkinson and Riani (2000), which is a methodology to detect atypical masked observations. We propose a methodology based on the local influence of Cook (1986) and Poon and Poon (1999) with the forward search of Atkinson and Riani (2000) considering the measurement error regression models to obtain masked influential observations

Local influence with forward search in linear regression models

A identificação de observações influentes e/ou aberrantes de um conjunto de dados é conhecida como uma parte das análises de diagnóstico. Esta técnica de diagnóstico têm como uma das finalidades verificar a robustez de um modelo estatístico, pois a não identificação dos dados influentes pode afetar a análise ou obter resultados incorretos. As metodologias comumente utilizadas para o diagnóstico de observações influentes em modelos de regressão são métodos de influência global (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduziu um método geral para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico ou nos dados, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura \\forward\", por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Neste trabalho, propomos o uso da influência local com procura \"forward\" na obtenção de observações mascaradas influentes considerando modelos de regressão linear.The identification of influential and/or atypical observations in a data set is known as a part of the diagnostic analysis. One of the purposes of the diagnostic analysis is to verify the robustness of a statistical model, as the non-identification of influential observations can affect the analysis or may cause the obtainment of incorrect results. The most commonly used methodology for the diagnostic of influential observations in regression models are the global influence (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduced a general method to evaluate the local influence of small perturbations in the statistical model or in the data set using different perturbation schemes. As a complement to the techniques of detection atypical observations, it is proposed the forward search procedure by Atkinson e Riani (2000), which is a methodology to detect the masked atypical observations in a data set. In this work we propose the use of the local influence approach together with the forward search to obtain the masked influential observations in linear regression models

La pandemia en/desde Jujuy: reflexiones situadas

Acaso no podrí amos afirmar que la pandemia llego a nuestra sociedad mundial causando un pandemo - nium?. En cierto modo, ma s alla del juego de palabras, gran parte de nosotros lo sentimos así . Es claro, una pandemia, es una enfermedad que afecta a la sociedad. Perturba intensamente la cotidianeidad, las ocupaciones, y, en general, lo que en estos dí as an oramos como la “vida normal” de todos. Si contraemos una enfermedad ma s o menos aguda, todas nuestras actividades se ven afectadas, se desordenan. Cuando ello ocurre, pra cticamente debemos concentrarnos, casi con exclusividad, en superar la afeccio n con la ayuda de profesionales de la salud, cualquiera sea el abordaje disciplinario que nos resulte ma s adecuado y confiable. Así , del mismo modo, la pandemia afecta a toda la comunidad, a todas sus actividades. Y, en este caso tambie n la principal preocupacio n es superar la afeccio n. Entonces hay que buscar alternativas para el resto de las tareas, que deben transcurrir entre los estrechos ma rgenes que nos permiten tanto el cuidado personal como el social, ambos imprescindibles.Fil: Aramayo, Anahí. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Lopez, Andrea Noelia. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Díaz, Rodrigo Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades. Universidad Nacional de Jujuy. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades; ArgentinaFil: Astorga, Farid Diego. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Assad, Lucas Gabriel. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Hoyos, Gustavo Daniel. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Balut, Jorgelina. No especifíca;Fil: Angulo Villán, Florencia Raquel. No especifíca;Fil: Brailovsky, Sofia Miriam. No especifíca;Fil: Carrizo, María José. No especifíca;Fil: Bustamante, Patricia. No especifíca;Fil: Jaled, Daniela Alejandra. No especifíca;Fil: Castillo, Silvina Ana Lia. No especifíca;Fil: Díaz, Enrique Antonio. No especifíca;Fil: Cieza, Fernanda. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Cuva, Cecilia Alejandra. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Rivas, Rosana Verónica. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Altea, Laura. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Garzon, Analia Soledad. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Mamani, Claudia. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Villarroel, Viviana Mabel. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Costas Frison, Celeste. No especifíca;Fil: Montenegro, Erica Maricel. No especifíca;Fil: Guzmán, Vilma Roxana. No especifíca;Fil: Donaire, Claudia. No especifíca;Fil: Herrera, Ana Soledad. No especifíca;Fil: Cardozo, Juana Griselda. No especifíca;Fil: Nieva, Nuria Noelia. No especifíca;Fil: Miranda , Ana Lía. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Patagua, Patricia Evangelina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades. Universidad Nacional de Jujuy. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades; ArgentinaFil: Gomez, Carina Elizabeth. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades. Universidad Nacional de Jujuy. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades; ArgentinaFil: Bustamante, Patricia. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Navarro Suárez, Camila. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Yufra, Laura Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades. Universidad Nacional de Jujuy. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades; ArgentinaFil: Massari, María Justina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Cortez, Carla Melisa. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Rovetta, Ana Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Química Biológica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; ArgentinaFil: Zinger, Sabrina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Alba, Juan Pablo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Arrueta, Patricia Marisel. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Constant, Juan. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Gumiel, Silvina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Zazzarini, Susana. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Valente, Verónica. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Bergesio, Liliana del Carmen. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; ArgentinaFil: González, Natividad María. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Investigaciones Económicas; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Nieva, Florencia Antonella. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Callieri, Ivanna Gabriela. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Montes, Elena Patricia. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Civila Orellana, Fabiola Vanesa. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Villarrubia Gómez, Álvaro Patricio. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Quispe, Gloria. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Cosme, María Cristina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Quispe, Ariadna Vanesa. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Galián, Víctor Joel. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Vazquez, Omar Eduardo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Cerpa, Daniela Soledad. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Martínez, Luis Gustavo. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Fernández, Laura Soledad. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Tolaba, Gladys Sarai. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Escalante, Norberto Oscar. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Cazón, Mariela. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Ugarte, María Adela. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: García Vargas, Alejandra. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; ArgentinaFil: Gaona, Melina. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencias Sociales. Centro de Estudios de Historia, Cultura y Memoria; ArgentinaFil: Zubia, Gonzalo Federico. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencias Sociales. Centro de Estudios de Historia, Cultura y Memoria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Kulemeyer, Jorge Alberto. No especifíca;Fil: Pantoja, Rodrigo. No especifíca;Fil: Paz, María Elisa. No especifíca;Fil: Rivero, Ariel Rodolfo. No especifíca;Fil: Rocabado, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Villagra, Gabriela Soledad. Instituto de Ciencia y Tecnología Regional; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rodríguez, Ana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Ciencia y Tecnología Regional; ArgentinaFil: Adi Barrionuevo, Ana Carolina. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Adi Barrionuevo, Irene. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Aramayo, Natalia. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Fernández, Gabriel. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Morales, Miriam Mariana. Universidad Nacional de Jujuy. Instituto de Ecorregiones Andinas. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Instituto de Ecorregiones Andinas; ArgentinaFil: Rios, Natalia Fatima. Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rocabado, Zaida Nadia. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Sandoval, Cecilia. No especifíca;Fil: Soto, Mercedes. No especifíca;Fil: Osores, Noelia Andrea del Valle. No especifíca;Fil: Revollo, Jimena ;Citterio. No especifíca;Fil: Gutiérrez, Ivone Belén. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Juste, Stella Maris. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades. Universidad Nacional de Jujuy. Unidad Ejecutora en Ciencias Sociales Regionales y Humanidades; ArgentinaFil: Vidal, José Fernando. Universidad Nacional de Jujuy; ArgentinaFil: Karasik, Gabriela Alejandra. Universidad Nacional de Jujuy. Facultad de Humanidades y Ciencias Sociales; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Salta; ArgentinaFil: Bruce, Beatriz Maria. Universidad Nacional de Jujuy; Argentin