Regression model

Estimador Tau (τ) de Regresión

El estimador Tau es un método robusto de regresión lineal introducido por Yohai y Zamar en 1988 que ajusta el modelo minimizando una escala τ eficiente de los residuos. Se basa en la estimación de la escala del S-estimator para combinar un alto punto de ruptura con alta eficiencia estadística, y se utiliza a menudo como alternativa al MM-estimator en muestras pequeñas.

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Fuentes

  1. Yohai, V. J., & Zamar, R. H. (1988). High Breakdown-Point Estimates of Regression by Means of the Minimization of an Efficient Scale. Journal of the American Statistical Association, 83(402), 406-413. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478611
  2. Maronna, R. A., & Zamar, R. H. (2002). Robust Estimates of Location and Dispersion for High-Dimensional Datasets. Technometrics, 44(4), 307-317. DOI: 10.1198/004017002188618509

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ScholarGate. (2026, June 1). Tau (τ) Estimator of Regression. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/tau-estimator

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ScholarGateTau Estimator (Tau (τ) Estimator of Regression). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/statistics/tau-estimator · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026