Modelo de regresión mixto para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos y creación del paquete ZOIP en R

El modelo de regresión mixto para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos, es un modelo de regresión donde la variable respuesta se encuentra definida a partir de una distribución para datos proporcionales, como la distribución beta o la distribución simplex, que dan resultados en el interv...

Full description

Autores:: Díaz Zapata, Juan Camilo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	El modelo de regresión mixto para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos, es un modelo de regresión donde la variable respuesta se encuentra definida a partir de una distribución para datos proporcionales, como la distribución beta o la distribución simplex, que dan resultados en el intervalo cero uno, más dos valores dados por cero y/o uno, representando la ausencia o presencia total de cierta característica. Diferentes autores han trabajado en el desarrollo de diferentes modelos y metodologías de estimación, sin embargo, no se ha desarrollado un modelo de regresión mixto para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos, que reúna los principales modelos de regresión de este tipo y que la estimación de los parámetros sean vía máxima verosimilitud y la cuadratura de Gauss-Hermite. En este trabajo se presenta el paquete ZOIP del sistema computacional R, alojado en el CRAN y en GitHub, en ´el que se implementa la distribución ZOIP (Zeros Ones Inflated Proporcional), el modelo de regresión para efectos fijos y mixtos, ZOIP, que reúne las distribuciones y los modelos de regresión de efectos fijos y mixtos para las distribuciones beta en tres diferentes parametrizaciones y la distribución simplex, inflada con ceros y/o unos, la estimación de los parámetros se hace vía máxima verosimilitud y la cuadratura de Gauss-Hermite utilizando diferentes alternativas, como la cuadratura de Gauss-Hermite adaptativa con o sin pruning. Se realizan tres estudios de simulación que muestran la onvergencia de los parámetros para el ajuste de una distribución ZOIP y los diferentes casos de uso de los modelos de regresi´on ZOIP con efectos fijos y mixtos, a través de los estudios de simulación se presenta las ventajas y desventajas de los métodos de estimación propuestos y la alternativa de estimación que obtiene mejor desempeño, para cada modelo presentado. Además, se ajustan diferentes modelos de regresión ZOIP a un caso real sobre el porcentaje de uso de las tarjetas de crédito en una entidad bancaria colombiana y la dependencia a diferentes variables de negocio que fueron definidas previamente como efectos fijos y aleatorios, dependiendo del caso de estudio Palabras clave: modelos lineales mixtos, datos proporcionales inflados, cuadratura de Gauss-Hermite, máxima verosimilitud

Modelo de regresión mixto para datos proporcionales inflados con ceros y/o unos y creación del paquete ZOIP en R

Publicaciones similares