Modelado de cuantiles marginales en presencia de datos faltantes mediante la clase de modelos de regresión con distribución normal/independiente multivariada

En este trabajo de investigación, se propone el desarrollo de un modelo de regresión lineal con respuesta multivariada asociado a la clase de distribuciones normal/independiente multivariadas. El objetivo principal es lograr el modelado de cuantiles marginales bajo la presencia de datos faltantes, t...

Full description

Autores:: Escobar Arias, Jose Antonio

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2024

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	En este trabajo de investigación, se propone el desarrollo de un modelo de regresión lineal con respuesta multivariada asociado a la clase de distribuciones normal/independiente multivariadas. El objetivo principal es lograr el modelado de cuantiles marginales bajo la presencia de datos faltantes, teniendo en cuenta la asociación entre las variables del vector de respuesta. Se emplea un enfoque Bayesiano, aprovechando las herramientas que este ofrece, como también algoritmos (que serán descritos posteriormente) para llevar a cabo el proceso de imputación y aproximación de distribuciones posteriores. La validez del modelo se evalúa mediante estudios de simulación, que confirman el desempeño satisfactorio en el proceso de estimación de los parámetros. Además, se presenta una aplicación práctica del modelo a un conjunto de datos reales, proporcionando así una validación adicional de su utilidad y aplicabilidad en contextos empíricos. (Tomado de la fuente)

Modelado de cuantiles marginales en presencia de datos faltantes mediante la clase de modelos de regresión con distribución normal/independiente multivariada

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