Regresión Gamma generalizada: Extensiones y aplicaciones al análisis de datos espaciales

En este trabajo se lleva a cabo el análisis de la regresión Gamma Generalizada a partir del modelamiento conjunto de los parámetros de media y forma de dicha distribución, además de su extensión a los datos espaciales (datos de área o Latice) introduciendo los modelos Espaciales Condicionales Genera...

Full description

Autores:: Camargo Lozano, Btrayan Arturo

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	En este trabajo se lleva a cabo el análisis de la regresión Gamma Generalizada a partir del modelamiento conjunto de los parámetros de media y forma de dicha distribución, además de su extensión a los datos espaciales (datos de área o Latice) introduciendo los modelos Espaciales Condicionales Generalizados Gamma. Éstos últimos construidos a partir la matriz de contigüidad espacial W. Adicionalmente, se aborda el estudio de Bondad de ajuste de estos modelos, su correspondiente análisis de residuales y finalmente, se propone un nuevo tipo de residual. Seguidamente se propone un análisis de diagnóstico de influencia para la detección de observaciones o casos potencialmente influyentes sobre las estimaciones de los parámetros y por ende, en el ajuste del modelo. Todo lo anterior se aborda desde el punto de vista clásico y Bayesiano. Este análisis de Diagnóstico de influencia se divide en tres perspectivas generales, la influencia global que tiene su fundamento en la supresión de casos o registros que pueden ser influenciables en las estimaciones de los parámetros del modelo, la influencia local que constituye una visión más detallada de la influencia global, pues se añaden pequeñas perturbaciones en el modelo y/o datos y se estudia la influencia de éstas en los posibles cambios de las estimaciones sobre los parámetros. La tercer perspectiva consiste en proponer para los modelos de regresión Gamma Generalizados desde una perspectiva clásica y Bayesiana, el Leverage Generalizado como medida para la detección de observaciones posiblemente influyentes. Finalmente se adapta todo lo anterior a tres estudios de simulación y se aplica a dos conjuntos de datos reales, se construye un paquete en R (R Core Team, 2017) para la estimación de parámetros desde un enfoque Bayesiano de los modelos de Regresión Gamma generalizados.

Regresión Gamma generalizada: Extensiones y aplicaciones al análisis de datos espaciales

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