ESTIMACION ROBUSTA EN PROCESOS AUTORREGRESIVOS BIDIMENSIONALES.
Autor	RONNY OBED VALLEJOS ARRIAGADA
Profesor guía	HECTOR ALLENDE OLIVARES
Para optar al grado de	MAGISTER EN CIENCIAS MENCION EN MATEMATICAS.	Institución	UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA. DEPARAMENTO DE MATEMATICAS.
Lugar	VALPARAISO, CHILE	Año	1998
Páginas	104p.
Disciplina	CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES; MATEMATICA.	Colección	TESIS
Ubicación	TESIS/0177M
Resumen
EN ESTE TRABAJO SE PRESENTAN LOS MODELOS AUTORREGRESIVOS BIDIMENSIONALES, SUS PRINCIPALES PROPIEDADES Y DIFERENCIAS CON LOS MODELOS AUTORREGRESIVOS USADOS EN SERIES DE TIEMPO. EN PARTICULAR SE ABORDARA EL PROBLEMA DE LA ESTIMACION PARAMETRICA DE LOS MODELOS AUTORREGRESIVOS DEFINIDOS SOBRE EL SEMIPLANO ASIMETRICO (NSHP). LA ESTIMACION PARAMETRICA CLASICA DE UN MODELO AUTORREGRESIVO NSHP RESULTA SER MUY SENSIBLE EN LA PRESENCIA DE OUTLIERS DE TIPO ADITIVO. LO ANTERIOR SUGIERE CONSIDERAR METODOS ROBUSTOS EN LA ESTIMACION PARAMETRICA DE UN MODELO AUTORREGRESIVO NSHP. KASHYAP Y EOM (1998) IMPLEMENTARON LOS M-ESTIMADORES PARA ESTE TIPO DE MODELOS. SIN EMBARGO, LOS LS Y M-ESTIMADORES PARA ESTE TIPO DE MODELOS. SIN EMBARGO, LOS LS Y M-ESTIMADORES TAMBIEN RESULTAN SER SENSIBLES EN LA PRESENCIA DE OUTLIERS DE TIPO ADITIVO. EN ESTE TRABAJO SE PRESENTA UNA EXTENSION DE LOS M-ESTIMADORES A MODELO AUTORREGRESIVO NSHP DE OCHO VECINOS. TAMBIEN SE DESARROLLA UN ALGORITMO PARA ESTIMAR RECURSIVAMENTE LOS PARAMETROS DE DICHO MODELO, EL CUAL ES USADO EN LA RESTAURACION DE IMAGENES QUE CONTIENEN BORRONEO. SE PRESENTA UN BREVE ESTUDIO DE MONTE CARLOS PARA MEDIR EL DESEMPEÑO DEL ESTIMADOR PROPUESTO RESPECTO DE LOS LS Y M-ESTIMADORES. FINALMENTE SE ENUNCIAN ALGUNOS RESULTADOS QUE GARANTIZAN LA CONVERGENCIA DEL ALGORITMO PROPUESTO.