Construcción de un Modelo de Riesgo proporcional a Través de la Regresión Ridge

Manuel R. Piña Monarrez, Manuel A. Rodríguez Medina, Rey D. Molina Arredondo

Resumen


RESUMEN

Debido al determinante rol que los coeficientes del modelo polinomial ajustado a los datos de un experimento, juegan en el Modelo de Riesgo Proporcional (MRP), con que se evalúa la vida de la herramienta para su reemplazo, es vital estimar en forma confiable su magnitud e intervalo de confianza. Se considera que el estimador de Mínimos Cuadrados (MC), con el que generalmente se estiman estos coeficientes, no es el mejor método de estimación cuando el problema conocido como multicolinealidad está presente, por lo que el (MRP), así determinado, no es el óptimo. Se propone el método conocido como Regresión Ridge (RR) para determinar los coeficientes del polinomio para el (MRP), dadas las ventajas que el estimador RR, tiene sobre MC, cuando el problema de multicolinealidad está presente.


Texto completo:

PDF

Referencias


Balakrishnan, P., and DeVries. M. F. 1985. Sequential Estimation of Machinability Parameters for Adaptive Optimatization of Machinability. Data Base Systems, Journal of Engineering for Industry, 27, 159-166

Box G. E. P. and Draper N. R. 1987, Empirical Model-Building and Response Surfaces, New York: Jhon wiley and Sons.

Cox, D. R. 1972. Regression Models and Life Tables. Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B, 34, 187-220.

Creel M. 2002, Graduate Econometrics Lecture Notes. España: University of Barcelona.

Hoerl, A. E. y R. W. Kennard, 1970a, Ridge Regression: Biased estimation for nonorthogonal problems, Technometrics. 12, 55-67.

Hoerl, A. E. y R. W. Kennard, 1970b, Ridge Regression: Aplications to nonorthogonal problems, Technometrics, 12, 69-82.

Mazzuchi, T. A. and Soyer. 2003. A Bayesian Semiparametric Analysis of the reliability and Maintenance of Machine Tools. American Statistical Association and the American Society for Quality, Vol 45.

Mazzuchi, T. A. and Soyer, R. 1989. Assesment of machine tool reliability using a proportional hazards Model. Naval Research Logistics, Vol. 36, 765-777.

Montgomery, Peck y Vining. 2002, Introducción al Análisis de Regresión Lineal, México: Grupo Patria Cultural

Obenchain R. L. 1975, Ridge Analysis Following a Preliminary Test of the Shrunken Hypotesis. Technometrics. Vol. 17, No.4, 431-441.

Piña, Rodriguez y Díaz 2005. Superioridad de la Regresión General Ridge sobre Mínimos Cuadrados. México: CULCYT, Año 2, Num. 6.

Taraman, K. 1974. Multi machining output-multi independent variable turning research by response surface methodology. Int. J. Prod. Res., Vol 12, 233-245.


Enlaces refback

  • No hay ningún enlace refback.


Copyright (c) 2017 CULCyT

Licencia de Creative Commons
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial 4.0 Internacional.

Responsable de la última actualización de este número: Raúl Alfredo Meza González. Fecha de la última modificación, 4 de marzo de 2021.

Las opiniones expresadas por los autores no necesariamente reflejan la postura del editor de la publicación. Los contenidos e imágenes de la publicación estan sujetos a una licencia CC 4.0 internacional BY NC. 

 Licencia de Creative Commons