Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de ceros
En este documento se presentan los an alisis realizados a partir del ejercicio de modelaci on de la cantidad de incendios forestales registrados en los 212 municipios que componen los departamentos de Antioquia y Santander durante el a~no 2013. Para dicho análisis se empleó el método de modelos line...
- Autores:
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Díaz Prieto, Edinson Javier
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/10375
- Palabra clave:
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Linear Generalized Models
Forest Fires
Count Data
Zero-In ated Models
Modelos lineales (Estadística)
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En este documento se presentan los an alisis realizados a partir del ejercicio de modelaci on de la cantidad de incendios forestales registrados en los 212 municipios que componen los departamentos de Antioquia y Santander durante el a~no 2013. Para dicho análisis se empleó el método de modelos lineales generalizados mixtos inflados de ceros en el que se estimó el efecto de diferentes variables climáticas y geográfi cas medidas en cada municipio. El proceso de estimaci on se realiz o mediante modelos aditivos generalizados de ubicaci on, escala y forma, en el cual se obtuvieron los par ametros mediante estimaciones lineales generalizas, estimaciones no paramétricas y una estimación de retardo espacial mediante modelos SAR. |
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Bogotá, Colombiahttp://hdl.handle.net/11634/10375reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn este documento se presentan los an alisis realizados a partir del ejercicio de modelaci on de la cantidad de incendios forestales registrados en los 212 municipios que componen los departamentos de Antioquia y Santander durante el a~no 2013. Para dicho análisis se empleó el método de modelos lineales generalizados mixtos inflados de ceros en el que se estimó el efecto de diferentes variables climáticas y geográfi cas medidas en cada municipio. El proceso de estimaci on se realiz o mediante modelos aditivos generalizados de ubicaci on, escala y forma, en el cual se obtuvieron los par ametros mediante estimaciones lineales generalizas, estimaciones no paramétricas y una estimación de retardo espacial mediante modelos SAR.This document presents the analyzes carried out in the 212 municipalities that make up the departments of Antioquia and Santander during 2013. For this analysis, the method of zero inflated generalized linear models was used in which the e ect of di erent climatic and geographical variables measures in each municipality, is estimated. The estimation process was carried out by generalized additive models of location, scale and shape, in which the parameters were obtained through generalized linear estimates, non-parametric estimates and an estimate of spatial delay by SAR models.Profesional en estadísticahttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado EstadísticaFacultad de EstadísticaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de cerosMixed ModelLinear Generalized ModelsForest FiresCount DataZero-In ated ModelsModelos lineales (Estadística)Modelos matemáticosEstadística matemáticaModelos MixtosModelos Lineales GeneralizadosIncendios ForestalesDatos de ConteoModelos Cero InfladosTrabajo 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. (2015), Foundations of linear and generalized linear models, John Wiley & Sons.Correa Morales, J. C. & Salazar Uribe, J. C. (2016), Introducci´on a Los Modelos Mixtos, Universidad Nacional de Colombia-Sede Medell´ın.Cressie, N. (1991), Statistics for Spatial Data, Wiley-Interscience.De Smith, M. J., Goodchild, M. F. & Longley, P. (2007), Geospatial analysis: a comprehensive guide to principles, techniques and software tools, Troubador Publishing Ltd.Durb´an, M. (2009), ‘An introduction to smoothing with penalties: P-splines’, Bolet´ın de Estad´ıstica e Investigaci´on Operativa 25(3), 195–205.Eilers, P. H. & Marx, B. D. (1996), ‘Flexible smoothing with b-splines and penalties’, Statistical science pp. 89–102.Paula, G. A. (2004), Modelos de regress˜ao: com apoio computacional, IME-USP S˜ao PauloRigby, R. A. & Stasinopoulos, D. M. (2005), ‘Generalized additive models for location, scale and shape’, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics) 54(3), 507–554.Shelton, A. O., Thorson, J. T., Ward, E. J. & Feist, B. E. (2014), ‘Spatial semiparametric models improve estimates of species abundance and distribution’, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 71(11), 1655–1666.Stasinopoulos, M. D., Rigby, R. A., Heller, G. Z., Voudouris, V. & De Bastiani, F. (2017), Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R, CRC Press.Stroup, W. W. (2012), Generalized linear mixed models: modern concepts, methods and applications, CRC press.Vanegas, L. H. & Paula, G. A. 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