Análisis de indicadores mediante modelos de regresión log-simétricos con componentes aditivos no paramétricos

Abstract

This work concerns with the statistical analysis of three financial indicators of a contact center. The available data of these financial indicators are strictly positive, asymmetric on the right and include extreme or outlying observations. Therefore, the analysis based on the log-symmetric models may be an appropriate approach as those models allow to specify distributions for the multiplicative random errors with heavier tails than those of the log-normal one, which may to reduce the influence of outlying observations on the parameter estimates and their inferences. In addition, the log-symmetric models are flexible enough to allow to model the median as well as the skewness of the response distribution by specifying nonlinear effects of covariates whose functional forms are unknown but estimated from the data, which reduces the chance of model misspecification.

En este trabajo se pretende analizar estadísticamente el comportamiento de tres indicadores financieros de un contact center. Los datos disponibles de estos indicadores financieros son estrictamente positivos, asimétricos a la derecha y con presencia de datos atípicos. Por lo tanto, se cree que los modelos log-simétricos son una herramienta apropiada para abordar el análisis una vez que ellos permiten considerar distribuciones para los errores aleatorios con colas más pesadas que las de la lognormal, lo cual puede permitir reducir la influencia de los datos atípicos sobre las estimaciones de los parámetros y su inferencia. Además, los modelos log-simétricos son lo suficientemente flexibles como para permitir que tanto la mediana como el grado de asimetría de la distribución de la variable respuesta se puedan describir mediante covariables con efectos no lineales cuyas formas funcionales son desconocidas pero estimadas a partir de los datos, reduciendo así la posibilidad de errores de especificación.