Resumen

CELIK, NURI; SENOGLU, BIRDAL  y  ARSLAN, OLCAY. Estimación y pruebas de hipótesis en ANOVA a una vía cuando los errores se distribuyen como normal sesgados. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2015, vol.38, n.1, pp.75-91. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v38n1.48802.

Se considera el modelo de análisis de varianza a una vía (ANOVA) cuando los términos de error siguen una distribución normal sesgada. Se obtienen estimadores de los parámetros desconocidos mediante el uso de la metodología de máxima verosimilitud (ML). Se proponen nuevos estadísticos de prueba basados en estos estimadores. Los resultados de la simulación muestran que los estimadores propuestos y los tests basados en ellos son más eficientes y robustos que los correspondientes a las soluciones de la teoría normal. Un conjunto de datos real es analizado con el fin de mostrar el desempeño de los estimadores propuestos y sus tests relacionados.

Palabras clave : ANOVA; estimación; normal sesgada; pruebas de hipótesis; robustez.

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