Análisis de distribuciones a priori de los parámetros de escala del modelo de regresión Poisson inflado con ceros
En el presente trabajo se plantea la evaluación de un conjunto de distribuciones a priori para los parámetros de escala del modelo de regresión Poisson inflado con ceros (conocido como modelo ZIP por sus siglas en inglés). Tradicionalmente se utiliza la distribución gamma-inversa como a priori para...
- Autores:
-
Molina Muñoz, Juan Daniel
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2016
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/56760
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/56760
http://bdigital.unal.edu.co/52686/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
Inferencia Bayesiana
Modelo ZIP
Parámetros de escala
Distribución SBeta2
Distribución Half Cauchy
Distribución gamma-inversa
Bayesian inference
Half Cauchy distribution
ZIP model
Scales parameters
SBeta2 distribution
Inverted-gamma distribution
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | En el presente trabajo se plantea la evaluación de un conjunto de distribuciones a priori para los parámetros de escala del modelo de regresión Poisson inflado con ceros (conocido como modelo ZIP por sus siglas en inglés). Tradicionalmente se utiliza la distribución gamma-inversa como a priori para los parámetros de escala. Algunos estudios han mostrado que cuando los valores de los hiperparámetros de esta distribución son muy pequeños, las inferencias a posteriori no son adecuadas. El interés se centra en evaluar tres distribuciones a priori para los parámetros de escala del modelo: la gamma-inversa; la Half Cauchy que se ha usado para la situación planteada y que ha demostrado funcionar adecuadamente; y la beta 2 escalada (SBeta2) la cual es una distribución de colas pesadas que tiene un mejor comportamiento en el origen y en la cola derecha. Se desarrolla un estudio de simulación, con el que se pretende analizar el efecto de la distribución a priori asignada a los parámetros de escala sobre el encogimiento de los parámetros a posteriori del modelo; además se evalúa ante la presencia de observaciones atípicas cómo es el ajuste que el modelo realiza de estas, con cada una de las distribuciones a priori candidatas para los parámetros de escala. El análisis se centra en estas dos características (encogimiento de los parámetros a posteriori y ajuste de observaciones atípicas) pues son estas las principales críticas que diferentes autores plantean al uso de la distribución gamma-inversa como a priori para los parámetros de escala. Finalmente se presenta una aplicación con datos reales de cultivo de manzanas. |
---|