El impacto de especificar incorrectamente la distribución de los efectos aleatorios en las estimaciones de modelos lineales generalizados mixtos

La inferencia en modelos lineales generalizados mixtos está basada principalmente en la teoría de máxima verosimilitud, la cual asume que las estructuras tanto para la parte de los efectos fijos como de los efectos aleatorios están correctamente especificadas. Algunos autores han mostrado la sensibilidad de las estimaciones de los efectos fijos a especificaciones incorrectas de los efectos aleatorios. El objetivo de esta investigación es identificar, vía simulación, el impacto de la especificación incorrecta de la distribución de los efectos aleatorios en los modelos lineales generalizados mixtos, específicamente para los casos de las distribuciones Poisson y Binomial Negativa  

• Autores: Arango Botero, Diana María; Hernández Barajas, Freddy
• Fecha de publicación: 2017
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Universidad Santo Tomás
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/10978
• Acceso en línea: https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/3267
• Palabra clave: Distribución binomial negativa; distribución Poisson; efectos aleatorios; especificación incorrecta; modelos lineales generalizados mixtos.; Generalized linear mixed models; misspecification; negative binomial distribution; Poisson distribution random effects.
• License: Copyright (c) 2017 Comunicaciones en Estadística