Comparación de eficiencia entre modelos logísticos multinomiales a partir de la aplicación del test de Vuong
El presente trabajo propone una comparación de eficiencias entre diferentes modelos de regresión logística, teniendo como base la aplicación del test de Vuong. La idea es encontrar dentro de la oferta existente, el modelo que presente el mejor ajuste, partiendo del trabajo realizado sobre datos no a...
- Autores:
-
Benavides Fonseca, Diana Cristina
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/20816
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/20816
- Palabra clave:
- Vuong test
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Estadística matemática aplicada
Simulación -- Modelos estadísticos
Test de Vuong
Ajuste
Simulación
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El presente trabajo propone una comparación de eficiencias entre diferentes modelos de regresión logística, teniendo como base la aplicación del test de Vuong. La idea es encontrar dentro de la oferta existente, el modelo que presente el mejor ajuste, partiendo del trabajo realizado sobre datos no anidados y realizando la implementación por medio de simulaciones. |
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Pineda Ríos, Wilmer DaríoBenavides Fonseca, Diana Cristinahttps://orcid.org/0000-0001-7774-951Xhttps://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=eshttp://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=00014541992020-01-20T13:03:35Z2020-01-20T13:03:35Z2020-01-17Benavides, D. (2019). Comparación de eficiencia entre modelos logísticos multinomiales a partir de la aplicación del Test de Vuong (tesis de pregrado). Universidad Santo Tomás, Bogotá, Colombia.http://hdl.handle.net/11634/20816reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEl presente trabajo propone una comparación de eficiencias entre diferentes modelos de regresión logística, teniendo como base la aplicación del test de Vuong. La idea es encontrar dentro de la oferta existente, el modelo que presente el mejor ajuste, partiendo del trabajo realizado sobre datos no anidados y realizando la implementación por medio de simulaciones.This paper proposes a comparison of efficiencies between different logistic regression models, based on the application of the Vuong Test. The idea is to find within the existing offer, the model that presents the best fit, based on the work done on non-nested data and carrying out the implementation through simulations.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaCC0 1.0 Universalhttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Comparación de eficiencia entre modelos logísticos multinomiales a partir de la aplicación del test de VuongVuong testadjustmentsimulationEstadística matemática aplicadaSimulación -- Modelos estadísticosTest de VuongAjusteSimulaciónTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAgresti, A. (2012). An Introduction to Categorical Data Analisys. University of FloridaDomínguez, A.; Acuña, J.; Toro, E. (2012). "Una comparación entre métodos estadísticos clásicos y técnicas metaheurísticas en el modelamiento estadístico". Recuperado de http://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/1647Hachuel, L.; Boggio, G.; Wojdyla, D.; Servy, E.; (2005). "Interpretación y Comparación de Modelos de Regresión Logística Para el Estudio de la Desocupación". Recuperado de https://www.fcecon.unr.edu.ar/webnueva/ sites/default/files/u16/Decimocuartas/hachuel %20y %20boggio %20interpretacion %20y %20comparacion.pdf.Hosmer, D. , Lemeshow, S. , Sturdivant, R. (2013). Applied Logistic Regression. John Wiley & Sons, Inc.Joyce J.M. (2011).Kullback-Leibler Divergence. In: Lovric M. (eds). International Encyclopedia of Statistical Science. Springer, Berlin, HeidelbergLadino, A. (2014). "Comparación de Modelos de Riesgo de Crédito: Modelos Logísticos y Redes Neuronales". 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