Comportamiento del estimador máximo verosimil para un parámetro k-dimensional en modelos con restricciones

Resumen

EL PRESENTE TRABAJO SE ENMARCA DENTRO DE LA INFERENCIA ESTADISTICA CON RESTRICCIONES, DENTRO DEL TOPICO DE LA ESTIMACION CON RESTRICCIONES CONSIDERAMOS CUESTIONES RELATIVAS A LA ESTIMACION DE FUNCIONES LINEALES DEL PARAMETRO Y A LA ESTIMACION SIMULTANEA DE COORDENADAS, ADEMAS DE ESTUDIAR ESTIMADORES ALTERNATIVOS PARA ALGUNAS DE LAS SITUACIONES EN LAS QUE EL EMV NO ES MEJOR QUE EL EMV SIN RESTRICCIONES Y TRATAR UN MODELO CONCRETO DE ESCALA PARA COMPARARLO CON LOS DE LOCALIZACION. EN LO RELATIVO A ESTIMACION DE FUNCIONES LINEALES OBTENEMOS ENTRE OTROS RESULTADOS LA IMPORTANCIA DE LA "DIRECCION CENTRAL" DEL CONO (VEASE ABELSON Y TUKEY (63)) Y DE LA DIMENSION K DEL ESPACIO SOBRE EL QUE SE HACE LA INFERENCIA. COMO RESULTADO CONCRETO MAS INTERESANTE OBTENEMOS QUE EN EL ORDEN TOTAL SE PRODUCE PERDIDA AL UTILIZAR EL EMV CUANDO SE ESTIMA LA DIRECCION CENTRAL SI K ES SUFICIENTEMENTE GRANDE. EN CUANTO A LA ESTIMACION SIMULTANEA DE PARAMETROS OBTENEMOS UN RESULTADO MUY FUERTE CUANDO SE CONSIDERA UN SEMIESPACIO. OBTENEMOS TAMBIEN RESULTADOS DE INTERES EN LA ESTIMACION SIMULTANEA BAJO RESTRICCIONES DE ORDEN.