Paquete ZOIP de R para analizar datos proporcionales inflados con ceros y/o unos
Los datos obtenidos a partir de variables medidas bajo porcentajes, tasas y proporciones, son llamados datos proporcionales y estos se encuentran ubicados por lo general en el intervalo (0,1). Diferentes distribuciones se han desarrollado para caracterizar este tipo de variables, sin embargo, existe...
- Autores:
-
Diaz Zapata, Juan Camilo
Hernández Barajas, Freddy
Usuga Manco, Olga Cecilia
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
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- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/12124
- Palabra clave:
- datos proporcionales
distribución ZOIP
máxima verosimilitud
R.
- Rights
- License
- Derechos de autor 2018 Comunicaciones en Estadística
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Diaz Zapata, Juan CamiloHernández Barajas, FreddyUsuga Manco, Olga Cecilia2018-06-30https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/210.15332/s2027-3355.2018.0001.02Los datos obtenidos a partir de variables medidas bajo porcentajes, tasas y proporciones, son llamados datos proporcionales y estos se encuentran ubicados por lo general en el intervalo (0,1). Diferentes distribuciones se han desarrollado para caracterizar este tipo de variables, sin embargo, existe la posibilidad que este tipo de variables puedan dar resultados de cero o uno. Haciendo que se implementaran dos distribuciones beta inflada con ceros y/o unos, diferenciadas solo por su parametrización. Otros autores han trabajo con otras distribuciones para datos proporcionales inflados, como la distribución simplex, sin embargo, no se ha encontrado una distribución que reúna las principales distribuciones para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos, en este trabajo se presenta el paquete ZOIP del sistema de computación R para la implementación de la distribución ZOIP (Zeros Ones Inflated Proportional) que reúne la distribución simplex y beta bajo diferentes parametrizaciones y estima los parámetros de dicha distribución. La estimación de los parámetros de la distribución ZOIP se hace vía máxima verosimilitud. Se realizan estudios de simulación que muestran la convergencia satisfactoria de los parámetros y se presenta el ajuste de una distribución ZOIP a datos reales.Data obtained from variables measured as percentages, rates and proportions are called proportional data and these variables are usually within the (0,1) interval. Although, different distributions have been developed to characterize these variables, it is possible that some variables take the extreme values at zero and one. Some researchers as Ospina & Ferrari (2012) and Rigby & Stasinopoulos (2005) proposed the inflated Beta distribution with zeros and/or ones, differentiated only by their parameterization. Other authors such as Galvis & Lachos (2014) have worked with inflated proportional data, considering other distributions such as simplex distributions. Nevertheless, it has not been found any distribution which combines the main characteristic of several distributions for solving these issue. Thus, this paper presents the ZOIP package (Zeros Ones Inflated Proportional), developed on the computation system R, this package combines both Beta and simplex distribution and estimates its parameters given the parameters for the original distributions. The parameters estimation process, is performed by maximum likelihood method. Finally, simulations studies have been performed which show the accuracy of the parameters convergence and the adjustment of a ZOIP distribution on real dataapplication/pdfspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/2/4154Comunicaciones en Estadística; Vol. 11 Núm. 1 (2018); 37-612339-30762027-3355Comunicaciones en Estadística; Vol. 11 No. 1 (2018); 37-61Derechos de autor 2018 Comunicaciones en Estadísticahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Paquete ZOIP de R para analizar datos proporcionales inflados con ceros y/o unosZOIP package in R to analyse inflated proportional data with zeros and/or onesinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1datos proporcionalesdistribución ZOIPmáxima verosimilitudR.11634/12124oai:repository.usta.edu.co:11634/121242023-07-14 16:37:54.605metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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Los datos obtenidos a partir de variables medidas bajo porcentajes, tasas y proporciones, son llamados datos proporcionales y estos se encuentran ubicados por lo general en el intervalo (0,1). Diferentes distribuciones se han desarrollado para caracterizar este tipo de variables, sin embargo, existe la posibilidad que este tipo de variables puedan dar resultados de cero o uno. Haciendo que se implementaran dos distribuciones beta inflada con ceros y/o unos, diferenciadas solo por su parametrización. Otros autores han trabajo con otras distribuciones para datos proporcionales inflados, como la distribución simplex, sin embargo, no se ha encontrado una distribución que reúna las principales distribuciones para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos, en este trabajo se presenta el paquete ZOIP del sistema de computación R para la implementación de la distribución ZOIP (Zeros Ones Inflated Proportional) que reúne la distribución simplex y beta bajo diferentes parametrizaciones y estima los parámetros de dicha distribución. La estimación de los parámetros de la distribución ZOIP se hace vía máxima verosimilitud. Se realizan estudios de simulación que muestran la convergencia satisfactoria de los parámetros y se presenta el ajuste de una distribución ZOIP a datos reales. |
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