Estimacion de modelos multinivel para datos categoricos a traves de minimos cuadrados generalizados

Montero, Castell and amp; Ojeda (2002) propusieron una estrategia para formular modelos multinivel para tablas de contingencia basada en la aplicación del modelo lineal general a datos categóricos jerárquicos. Aplicando el método a un modelo de regresión logística multinivel con datos simulados, enc...

Full description

Autores:: Montero Díaz, Minerva
Guerra Ones, Valia

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2005

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	Montero, Castell and amp; Ojeda (2002) propusieron una estrategia para formular modelos multinivel para tablas de contingencia basada en la aplicación del modelo lineal general a datos categóricos jerárquicos. Aplicando el método a un modelo de regresión logística multinivel con datos simulados, encontramos que las estimaciones de los parámetros aleatorios son inadmisibles en ciertas situaciones, con sesgos grandes y estimaciones negativas de la varianza cuando los conjuntos de datos son desbalanceados. Para corregir los estimadores proponemos una técnica basada en descomposición de valores singulares truncados en la solución de mínimos cuadrados generalizados para estimar los parámetros aleatorios. Mediante simulación mostramos la efectividad de la técnica en cuanto a la reducción del sesgo de los estimadores.

Estimacion de modelos multinivel para datos categoricos a traves de minimos cuadrados generalizados

Publicaciones similares