Estimación de las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas

Se propone una metodología para estimar las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas (Liang and amp; Zeger 1986), con el propósito de incluir directamente en la estimación la posible correlación de las medidas repetidas de cada individuo....

Full description

Autores:: Sosa, Juan Camilo
Díaz, Luis Guillermo

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2010

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	Se propone una metodología para estimar las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas (Liang and amp; Zeger 1986), con el propósito de incluir directamente en la estimación la posible correlación de las medidas repetidas de cada individuo. La expansión de los coeficientes dinámicos del modelo se lleva a cabo a través de regresión spline (Huang et al. 2002). También se propone utilizar el criterio de información de Akaike en las ecuaciones de estimación generalizadas (QIC) (Pan 2001) como selector de modelos. Mediante simulación se compara la metodología propuesta con la metodología presentada por Wu and amp; Zhang (2006), donde se estiman las componentes del modelo mediante mínimos cuadrados ponderados y se utiliza el criterio de información de Akaike (AIC) como selector de modelos, obteniéndose que en los escenarios simulados la metodología propuesta presenta mejores resultados con relación al error cuadrático medio promedio. Para ilustrar la estrategia de estimación propuesta, se considera el conjunto de datos ACTG 315 (Liang et al. 2003) asociado con un estudio de sida, en el que se modela dinámicamente la relación entre la carga viral y el conteo de células CD4+.

Estimación de las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas

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