MODELO DE COVARIANZA CUANDO ALGUNAS COVARIABLES SE MIDEN CON ERROR

Resumen

En la investigación científica, con frecuencia los valores de las variables objeto de estudio pueden estar sujetos a errores de observación de magnitud no despreciable. El ignorarlos y aplicar métodos estadísticos apropiados para variables que se observan sin error, puede producir estimadores con propiedades indeseables. De ahí la importancia que tiene derivar métodos estadísticos que analicen el efecto de los errores en las variables explicativas. Aquí se aplica la metodología de errores en las variables, derivada por máxima verosimilitud, cuando sólo algunas de las variables explicativas de un modelo lineal están sujetas a error; se emplea la técnica del modelo partido, auxiliado por inversas generalizadas. Se hace uso del programa Mathematica para resolver los problemas de cálculo aritmético, al aplicar la metodología derivada a modelos lineales con algunas variables explicativas sujetas a error.