Resumen

FARIAS, RAFAEL; MORENO, GERMÁN  y  PATRIOTA, ALEXANDRE. Reducción de modelos en la presencia de parámetros de perturbación. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2009, vol.32, n.1, pp.99-121. ISSN 0120-1751.

En muchos problemas de inferencia estadística existe interés en estimar solamente algunos elementos del vector de parámetros que definen el modelo adoptado. Generalmente, esos elementos están asociados a las medidas de localización, y los parámetros adicionales -que en la mayoría de las veces están en el modelo solo para controlar la dispersión o la asimetría- son conocidos como parámetros de perturbación o de incomodidad ({\it nuisance parameters}) de las distribuciones subyacentes. Es común estimar todos los parámetros del modelo y hacer inferencias exclusivamente para los parámetros de interés. Dependiendo del modelo adoptado, este procedimiento puede ser muy costoso, tanto algebraica como computacionalmente, por lo cual conviene reducirlo para que dependa únicamente de los parámetros de interés. En este artículo, hacemos una revisión de los métodos de estimación en la presencia de parámetros de perturbación y consideramos algunas aplicaciones en modelos recientemente discutidos en la literatura.

Palabras clave : estimación; parámetro de perturbación; función deverosimilitud; suficiencia; información auxiliar.

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