Comparación del Modelo COM-Poisson y el Modelo Poisson

La modelación de datos de conteo se hace típicamente usando el modelo Poisson, en el cual se asume que la media y la varianza son iguales. Cuando esta condición no es fácil de justificar, se han propuesto diferentes alternativas, unas más flexibles que otras, en cuanto a la captura tanto de sobredis...

Full description

Autores:
Castaño Colorado, Álvaro Arley
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/62969
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/62969
http://bdigital.unal.edu.co/62333/
Palabra clave:
51 Matemáticas / Mathematics
Datos de conteo
Modelos lineales generalizados
Eficiencia relativa
Regresión Poisson
Regresión Conway-Maxwell Poisson
Capacidad predictiva
Dispersión
Count data
Generalized linear models
Relative efficiency
Poisson regression
Conway-Maxwell regression
Predictive power
Dispersion
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:La modelación de datos de conteo se hace típicamente usando el modelo Poisson, en el cual se asume que la media y la varianza son iguales. Cuando esta condición no es fácil de justificar, se han propuesto diferentes alternativas, unas más flexibles que otras, en cuanto a la captura tanto de sobredispersión como de subdispersión. Una de ellas es el modelo COM-Poisson el cual fue recientemente propuesto y ha sido evaluado en términos inferenciales. La propuesta de estudio que aquí se presenta quiere cuantificar la calidad predictiva del modelo COM-Poisson con respecto al modelo Poisson, y así establecer la pérdida en la eficiencia que se tiene al ajustar el modelo inadecuado cuando la propiedad de equidispersión no es satisfactoria. Los estudios de simulación efectuados determinaron que al ajustar el modelo inadecuado, ya sea en sobre o subdispersión, no representa, en la mayoría de los casos, ni una ganancia o pérdida en cuanto a la calidad predictiva. Dos estudios de caso aplicados a la ecología ilustran los resultados obtenidos.