Análisis bayesiano para modelos con errores en las variables con punto de cambio

Los modelos de regresión con punto de cambio han sido originalmente desarrollados en el ámbito de control de calidad, donde, basados en un conjunto de observaciones aleatorias, es detectado un cambio de estado en un proceso que se encuentra controlado para un proceso fuera de control. Hasta ahora varios modelos de punto de cambio han sido sugeridos para diferentes aplicaciones en confiabilidad, econometría y medicina. En muchas situaciones prácticas la covariable no puede ser medida de manera precisa, y un modelo alternativo es el de regresión con errores en las variables. En este trabajo estudiamos el modelo de regresión con errores en las variables con punto de cambio desde un enfoque bayesiano. Del estudio de simulación se encontró que el procedimiento propuesto genera estimaciones adecuadas para el punto de cambio y todos los demás parámetros del modelo

• Autores: Usuga, Olga Cecilia; Hernández, Freddy
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2012
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40976
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40976; http://bdigital.unal.edu.co/31073/
• Palabra clave: análisis bayesiano; modelos con errores en las variables; modelos con punto de cambio; Bayesian analysis; Changepoint models; Errors in variables models
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional