Modelos de regresión heterocedásticos usando aproximación bayesiana

En este artículo, comparamos el desempeño de dos aproximaciones estadísticas para el análisis de datos obtenidos en el área de investigación social. En la primera, utilizamos modelos normales con modelación conjunta de media y de heterogeneidad de varianza. En la segunda, utilizamos modelos jerárquicos. En el primer caso, se incluyen variables del individuo y de su entorno social en los modelos de media y varianza, como variables explicativas, mientras que, en el segundo, la variación en nivel 1 del modelo jerárquico depende de los individuos (edad de los individuos). En el nivel 2 del modelo jerárquico, se asume que la variación depende del estrato socioeconómico. Aplicando estas metodologías, analizamos un conjunto de datos de talla de los colombianos, para encontrar diferencias que pueden explicarse por sus condiciones socioeconómicas. También presentamos resultados teóricos y empíricos relacionados con los dos modelos considerados. A partir de este estudio comparativo concluimos que, en todos los casos, es “mejor” la modelación conjunta de media y varianza. Además de una interpretación muy sencilla, observamos una rápida convergencia de las cadenas generadas con la metodología propuesta para el ajuste de estos modelos.

• Autores: Cepeda-Cuervo, Edilberto; Achcar, Jorge Alberto
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2009
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40730
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40730; http://bdigital.unal.edu.co/30827/
• Palabra clave: metodología bayesiana; heterogeneidad de varianza; métodos bayesianos; estrato socioeconómico; Socioeconomic status; Variance heterogeneity; Bayesian methods; Bayesian hierarchical model
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional