TESIS DE GRADO - DSpace ESPOCH

- 69 -1. Partir de una estimación inicial de o de mediante ,2. Calcular la matriz cuadrada y simétrica .3. Obtener la descomposición espectral de de formaDonde contiene los m mayores valores propios de y sus valores propios.Elegiremos m de manera que los restantes vectores propios contenidos enseantodos pequeños y de tamaño similar. La matrizpuede no ser definida positiva yalgunos de sus valores propios pueden ser negativos. Esto no es un problema grave siestos valores propios son muy pequeños y podemos suponerlos próximos a cero.4. Tomar y volver a (1). Iterar hasta convergencia, es decir hasta que.Los estimadores obtenidos serán consistentes pero no eficientes, como en el caso deMáxima verosimilitud. Tampoco son invariantes ante transformaciones lineales, comolos MV, es decir, no se obtiene necesariamente el mismo resultado con la matriz decovarianzas y con la de correlaciones.