Procedimiento iterativo para la predicción de covariables perdidas asociadas a un estudio de respuesta longitudinal
Muchos son los supuestos que se requieren para poder modelar datos que provienen de un estudio longitudinal, entre estos es de destacar la necesidad de contar con una base de datos completa en el escenario del análisis estadístico. El diseño de procedimientos que permitan la predicción de valores pe...
- Autores:
-
Llerena Martínez, Arlington Zahìr
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75008
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75008
http://bdigital.unal.edu.co/39500/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
53 Física / Physics
Estudios longitudinales
Información disponible
Mecanismo de pérdida
Modelos marginales aditivos
Parámetro de suavizamiento
Modelo lineal de efectos mixtos
Ciclos iterativos
Longitudinal studies
Information available
Missing data mechanism
Additive marginal models
Smoothing parameter
Linear mixed effects model
Iterative cycles Iterative cycles Iterative cycles
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- openAccess
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Muchos son los supuestos que se requieren para poder modelar datos que provienen de un estudio longitudinal, entre estos es de destacar la necesidad de contar con una base de datos completa en el escenario del análisis estadístico. El diseño de procedimientos que permitan la predicción de valores perdidos en los registros evaluados reiteradamente para cada unidad experimental toman una importancia relevante hoy en día, mas aun cuando hay supuestos de por medio que aluden a dependencia entre la respuesta observada y aquella que es ausente. El presente trabajo pretende dar a conocer un procedimiento basado en ciclos iterativos que permite predecir información no-observada en las covariables continuas asociadas a la respuesta longitudinal bajo el supuesto de dependencia en la pérdida dado por un patrón MAR. Este procedimiento se basa en el diseño de modelos marginales, defiidos cada uno de ellos por modelos aditivo fundamentado en bases de Spline cúbicos y ajustados por validación cruzada que da origen a un parámetro de suavizamiento oportuno para definir un ajuste adecuado a la hora de predecir aquellos datos que por razones ajenas al evento aleatorio están perdidos. |
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