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...
- Autores:
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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
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40852
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40852
http://bdigital.unal.edu.co/30949/
- Palabra clave:
- Modelos multinivel
mínimos cuadrados generalizados
valores singulares truncados
Multilevel models
Generalized least squares
Truncated Singular Value
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- openAccess
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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. |
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