Modelo de curvas de crecimiento: Modelos lineales mixtos vs Datos funcionales
Se realiza una comparación entre el uso de modelos lineales mixtos, explícitamente de curvas de crecimiento para el análisis de datos longitudinales contra una aplicaciones de datos funcionales por medio de la ANOVA funcional, se quiere evidenciar cambios en el comportamiento de los datos a través d...
- Autores:
-
Balaguera Carrasquilla, Nancy Patricia
- 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:11634/22477
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/22477
- Palabra clave:
- Growth curve
Mixed linear models
Functional data
Functional ANOVA.
Modelos Lineales Generalizados
Datos funcionales
Estadística no parametrica
Inferencia estadística
Curva de crecimiento
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Se realiza una comparación entre el uso de modelos lineales mixtos, explícitamente de curvas de crecimiento para el análisis de datos longitudinales contra una aplicaciones de datos funcionales por medio de la ANOVA funcional, se quiere evidenciar cambios en el comportamiento de los datos a través del tiempo así como que tanto afecta el nivel en que se encuentre el paciente en este punto. La base de datos que se usó para el desarrollo de este trabajo fue tomada de (Mirman, 2014). Este conjunto de datos contiene información del Proyecto de Psicolingüística de Afasia de Moss (Mirman et al., 2010), los resultados indican que no hay diferencia significativa en las respuestas de los pacientes a la prueba aplicada de acuerdo al nivel de diagnóstico en el que se encuentra su enfermedad, independientemente de la metodología usada los resultados no varían, además de esto se evidencio que computacional mente es más económico realizar este tipo de análisis por medio de los datos convertidos a funciones además los resultados son gráficamente más fáciles de comprender. |
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Modelo de curvas de crecimiento: Modelos lineales mixtos vs Datos funcionales (Tesis de pregrado) Universidad Santo Tomas, Bogota.http://hdl.handle.net/11634/22477reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coSe realiza una comparación entre el uso de modelos lineales mixtos, explícitamente de curvas de crecimiento para el análisis de datos longitudinales contra una aplicaciones de datos funcionales por medio de la ANOVA funcional, se quiere evidenciar cambios en el comportamiento de los datos a través del tiempo así como que tanto afecta el nivel en que se encuentre el paciente en este punto. La base de datos que se usó para el desarrollo de este trabajo fue tomada de (Mirman, 2014). Este conjunto de datos contiene información del Proyecto de Psicolingüística de Afasia de Moss (Mirman et al., 2010), los resultados indican que no hay diferencia significativa en las respuestas de los pacientes a la prueba aplicada de acuerdo al nivel de diagnóstico en el que se encuentra su enfermedad, independientemente de la metodología usada los resultados no varían, además de esto se evidencio que computacional mente es más económico realizar este tipo de análisis por medio de los datos convertidos a funciones además los resultados son gráficamente más fáciles de comprender.A comparison is made between the use of mixed linear models, explicitly of growth curves for the analysis of longitudinal data against an application of functional data by means of functional ANOVA, we want to show changes in the behavior of the data over time so as it affects how much the patient is at this point. The database that was used for the development of this work was taken (Mirman, 2014). This data set contains information from the Moss Aphasia Psycholinguistics Project (Mirman et al., 2010), the results indicate that there is no significant difference in the patients’ responses to the test applied according to the level of diagnosis at which Their disease is found, regardless of the methodology used the uncontrolled results, in addition to this it is evidenced that computationally it is more economical to perform this type of analysis by means of data converted to functions in addition to the results are graphically easier to understand.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_abf2Modelo de curvas de crecimiento: Modelos lineales mixtos vs Datos funcionalesGrowth curveMixed linear modelsFunctional dataFunctional ANOVA.Modelos Lineales GeneralizadosDatos funcionalesEstadística no parametricaInferencia estadísticaCurva de crecimientoModelos lineales mixtosDatos funcionalesANOVA FuncionalTrabajo 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 BogotáAristizabal. P (2011)., Metodología estadística para el análisis de datos funcionales cerebrales: Una aproximación con potenciales evocados.Arnau, J. y Bono, R. (2008)., (1989) Estudios longitudinales de medidas repetidas. Modelos de diseño y análisisBartholomew DJ, Knott M., Modelos variables latentes y análisis factorial, 2da ed. Londres, Reino Unido: Arnold; 1999.Bollen K. A.(1989) Structural equations with latent variables. New York: John Wiley a SonsChinn, S., (1989) Longitudinal studies: objectives and ethical considerationsDunson, D., (2005) Bayesian Structural Equation ModelingLiang, K. y Zeger, S. (1986) Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear ModelsMirman, D. (2014). Growth Curve Analysis and Visualization Using R. Chapman and Hall / CRC.Mulaik SA. (2009) Foundations of factor analysis. 2nd ed. Boca Raton: Chapman Hall/CRCNachtigall C, Kroehne U, Funke F, Steyer R. (2003) should we use SEM? Pros and cons of structural equation modeling. Methods of Psychological Research OnlinePeña, D., (2002) Análisis de Datos Multivariantes. España, MCGRAW-HILL / INTERAMERICANA DE ESPANA.ESCUDERO, Amalia I; RECALDE, Celso G; HARO, Silvia M y MENESES, Manuel A. Spines Cubico para el Tratamiento Funcional de la Radiación Solar Global. Ecuador, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Torres-Saavedra, P. A. (2018).Ferraty, F. and Vieu, P. (2006). Non parametric functional data analysis. Theory and practice.Ramsay, J. and Silverman, B. (2005). 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