Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas

To make the estimate of ratio with dichotomic variables in a SISI design is used auxiliary information for the second stage elements. Auxiliary information is used in the numerator and denominator with the use of logistic regression. To different link functions in the logistic regression model and t...

Full description

Autores:
Del Campo, Pedro Cesar
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/39551
Acceso en línea:
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41
http://hdl.handle.net/11634/39551
Palabra clave:
Muestreo
estimación de cocientes
modelos lineales generalizados
regresión logística
tratamiento de la no respuesta.
Rights
License
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
id SANTOTOMAS_2c8c9160dd4b7eb25b67ff01ecb0d0a4
oai_identifier_str oai:repository.usta.edu.co:11634/39551
network_acronym_str SANTOTOMAS
network_name_str Repositorio Institucional USTA
repository_id_str
spelling Del Campo, Pedro Cesar2022-01-18T16:06:46Z2022-01-18T16:06:46Z2009-08-28https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/4110.15332/s2027-3355.2009.0001.01http://hdl.handle.net/11634/39551To make the estimate of ratio with dichotomic variables in a SISI design is used auxiliary information for the second stage elements. Auxiliary information is used in the numerator and denominator with the use of logistic regression. To different link functions in the logistic regression model and the treatment of the nonresponse, it is compared the efficiency of the use of different types of binary auxiliary information for numerator and denominator. Through of a Monte Carlo Simulation process is made the comparison of the different approaches.Para la estimación de un cociente de variables dicotómicas en un diseño MAS^2 se utiliza información auxiliar para los elementos dela segunda etapa. La información auxiliar se usa en el numerador yel denominador a través de regresión logística. Para distintas funciones de enlace en el modelo de regresión y tratamiento de la no respuesta, se compara la eficiencia del uso de distintos tipos de información auxiliar binaria en el numerador y el denominador. Usando el proceso de simulación de Monte Carlo se realiza la comparación de estos distintos escenarios.application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41/39https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41/3681Comunicaciones en Estadística; Vol. 2 Núm. 1 (2009); 11-29Comunicaciones en Estadística; Vol. 2 No. 1 (2009); 11-292339-30762027-3355Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicasLogistic Regression Estimators for the Treatment of Nonresponse for the Ratio of Dichotomic Variablesinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Muestreoestimación de cocientesmodelos lineales generalizadosregresión logísticatratamiento de la no respuesta.http://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/39551oai:repository.usta.edu.co:11634/395512023-07-14 16:09:18.411metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co
dc.title.spa.fl_str_mv Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Logistic Regression Estimators for the Treatment of Nonresponse for the Ratio of Dichotomic Variables
title Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
spellingShingle Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
Muestreo
estimación de cocientes
modelos lineales generalizados
regresión logística
tratamiento de la no respuesta.
title_short Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
title_full Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
title_fullStr Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
title_full_unstemmed Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
title_sort Estimadores de regresión logística para tratamiento de no respuesta en el caso de cocientes de variables dicotómicas
dc.creator.fl_str_mv Del Campo, Pedro Cesar
dc.contributor.author.none.fl_str_mv Del Campo, Pedro Cesar
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv Muestreo
estimación de cocientes
modelos lineales generalizados
regresión logística
tratamiento de la no respuesta.
topic Muestreo
estimación de cocientes
modelos lineales generalizados
regresión logística
tratamiento de la no respuesta.
description To make the estimate of ratio with dichotomic variables in a SISI design is used auxiliary information for the second stage elements. Auxiliary information is used in the numerator and denominator with the use of logistic regression. To different link functions in the logistic regression model and the treatment of the nonresponse, it is compared the efficiency of the use of different types of binary auxiliary information for numerator and denominator. Through of a Monte Carlo Simulation process is made the comparison of the different approaches.
publishDate 2009
dc.date.issued.none.fl_str_mv 2009-08-28
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2022-01-18T16:06:46Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2022-01-18T16:06:46Z
dc.type.coarversion.fl_str_mv http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1
dc.type.drive.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.identifier.none.fl_str_mv https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41
10.15332/s2027-3355.2009.0001.01
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv http://hdl.handle.net/11634/39551
url https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41
http://hdl.handle.net/11634/39551
identifier_str_mv 10.15332/s2027-3355.2009.0001.01
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41/39
https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/41/3681
dc.relation.citationissue.spa.fl_str_mv Comunicaciones en Estadística; Vol. 2 Núm. 1 (2009); 11-29
dc.relation.citationissue.eng.fl_str_mv Comunicaciones en Estadística; Vol. 2 No. 1 (2009); 11-29
dc.relation.citationissue.none.fl_str_mv 2339-3076
2027-3355
dc.rights.coar.fl_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
rights_invalid_str_mv http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.format.mimetype.none.fl_str_mv application/pdf
text/plain
dc.publisher.spa.fl_str_mv Universidad Santo Tomás
institution Universidad Santo Tomás
repository.name.fl_str_mv Repositorio Universidad Santo Tomás
repository.mail.fl_str_mv noreply@usta.edu.co
_version_ 1800800473601540096

Publicaciones similares