Título: Métodos robustos en modelos parcialmente lineales aditivos esparsos

Expone: Dra. Alejandra Mercedes Martínez
Investigadora Asistente CONICET
Departamento de Ciencias Básicas 
Universidad Nacional de Luján

Día: Miércoles 2 de julio a las 14hs

Lugar:Cero+Infinito, 1er piso, Salón 2119 (Esquina)

Resumen:

Los métodos estadísticos clásicos pueden fallar ante la presencia de datos atípicos o desvíos del modelo. La estadística robusta permite obtener inferencias válidas aún en estas situaciones, lo que resulta especialmente relevante en modelos complejos.
En esta charla, repasaremos brevemente conceptos clave de la estadística robusta y avanzaremos hacia modelos de regresión parcialmente lineales aditivos (PLAM), que combinan componentes lineales y no paramétricas. También abordaremos la necesidad de seleccionar variables relevantes en contextos con muchas covariables mediante técnicas de regularización.
Presentaremos una propuesta robusta para la estimación y selección simultánea de variables en PLAMs y mostraremos su aplicación en un conjunto de datos reales sobre niveles plasmáticos de beta-caroteno.