Estimador de una proporción asistido por un modelo de regresión logístico no paramétrico

Dentro del marco de trabajo de muestreo basado en el diseño la disponibilidad de información auxiliar puede ser incorporada en el proceso de estimación mediante un modelo de regresión, el cual puede mejorar sustancialmente la estimación. Una familia de estimadores asistida por modelos son los estima...

Full description

Autores:: Hernández Velandia, María Alejandra

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	Dentro del marco de trabajo de muestreo basado en el diseño la disponibilidad de información auxiliar puede ser incorporada en el proceso de estimación mediante un modelo de regresión, el cual puede mejorar sustancialmente la estimación. Una familia de estimadores asistida por modelos son los estimadores de regresión, donde el grado de precisión del estimador mejora dependiendo de que tan bien se aproxime el modelo a la verdadera relación entre las variables, por lo cual los modelos semiparamétricos son atractivos ya que son flexibles al establecer la relación entre las variables, además son capaces de captar una fuerte relación en comparación con los modelos paramétricos, resultado que adicionalmente ayuda a mejorar la eficiencia de los estimadores. Así el objetivo de este trabajo es plantear un estimador de una proporción de una población finita, en base a una variable de tipo dicotómica que refleja una característica de interés, empleando un estimador asistido por un modelo de regresión logístico semiparamétrico, es decir, nos interesa ajustar un modelo de regresión logística a una variable de respuesta dicotómica Y que tiene información auxiliar disponible de tal forma que se flexibiliza la componente lineal adicionando un efecto no paramétrico, mediante función suave f, con información auxiliar continua disponible, donde para estimar la función f se empleará el método de suavizado denominado spline cubico natural. Finalmente este modelo semiparamétrico se empleara para plantear un estimador eficiente de una proporción, donde para el caso particular no paramétrico se evalúan sus propiedades empleando estudios de simulación Monte Carlo, además de compararlo con varios estimadores como lo son el estimador Horvitz Thompson (HT), el estimador de regresión GREG y el estimador de regresion logístico LGREG planteado por Lehtonen y Veijanen (1998).

Estimador de una proporción asistido por un modelo de regresión logístico no paramétrico

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