Conferencia del Prof. Dr. D. Leandro Pardo

Título: Alternativas robustas al estimador de máxima verosimilitud y al test del cociente de verosimilitudes: El contraste de igualdad de medias en poblaciones normales
Ponente: Leandro Pardo
Date: 11/09/2015 12:00 h
Lugar: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Resumen:
A través de un ejemplo se pondrá de manifiesto los problemas de robustez del estimador de máxima verosimilitud (EMV) así como del test del cociente de verosimilitudes (TCV). Se introducirá una familia de estimadores basados en distancias y que contiene al estimador de máxima verosimilitud como caso particular para resolver el problema de estimación. Para el problema del contraste de hipótesis se introducirán dos familias de estadísticos: Una basada en distancias y otra del tipo de los estadísticos de Wald. Analizadas las características de los estimadores y estadísticos de contraste, considerados en esta conferencia, se presentará un estudio de simulación para, de una forma sencilla, analizar su comportamiento frente a los EMV y a los TCV. Se finalizará analizando y comparando los resultados a que dan lugar los procedimientos introducidos en esta conferencia frente a los basados en el EMV y el TCV para el caso clásico del problema de igualdad de medias en poblaciones normales con varianzas iguales (t-tests).
Breve Bio:
Leandro Pardo Llorente es profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad Complutense de Madrid y Presidente de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa. Ha trabajado a lo largo de su dilatada vida profesional en multitud de proyectos de investigación en el ámbito de la metodología estadística y ha publicado cientos de artículos, capítulos de libro y libros sobre inferencia estadística.Title: Robust alternatives to the maximum likelihood estimator and to the likelihood ratio test: The problem of testing the equality of means in normal populations.
Speaker: Leandro Pardo
Date: 11/09/2015 12:00h
Location: Sala de Seminarios, Edificio Torretamarit
Abstract
An example will show the robustness problems that maximum likelihood estimator (MLE) and likelihood ratio tests (LRT) have. A family of estimators, based on distances and containing the maximum likelihood estimator as a special case, will be introduced for solving the estimation problem appearing in the example. For testing hypotheses, two families of test statistics are introduced: The first one is based on distances and the second one is a Wald-type statistics. The talk analyzes the characteristics of the estimators and the test statistics. A simulation experiment studies, a simple way, their behaviors and gives comparison with the MLE and the LRT. Finally, the classical problem of testing the equality of means in normal populations with equal variances (t-tests) is used for comparing the new and old considered statistical procedures.
Brief Bio:
Leandro Pardo Llorente is professor at the Department of Statistics and Operations Research of the Complutense University of Madrid and he is President of the Spanish Society of Statistics and Operations Research. He has worked throughout his long career in many research projects in the field of statistical methodology and he has published hundreds of articles, book chapters and books on statistical inference.