Modelamiento conjunto de media y varianza en modelos mixtos con respuesta beta: perspectiva bayesiana

Los modelos de regresión Beta han tomado gran importancia en la explicación de variables continuas cuyo dominio es el intervalo (0; 1). Las propuestas iniciales de Cepeda (2001) y Ferrari and Cribari-Neto (2004), desde la perspectiva bayesiana y clásica, son realizadas bajo la parametrización de med...

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Autores:: Tejedor Galindo, Fabio Hernán

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2014

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

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Summary:	Los modelos de regresión Beta han tomado gran importancia en la explicación de variables continuas cuyo dominio es el intervalo (0; 1). Las propuestas iniciales de Cepeda (2001) y Ferrari and Cribari-Neto (2004), desde la perspectiva bayesiana y clásica, son realizadas bajo la parametrización de media y dispersión. Se propone en este trabajo, de acuerdo al acercamiento de Cepeda (2012), el modelamiento conjunto de media y varianza a través de métodos bayesianos, como una alternativa que permite interpretar de forma directa la variabilidad y reducir los errores cuadráticos medios de estimación para los parámetros de la media. Se describen los modelos de efectos fijos, algunas estadísticas de ajuste y gráfico de bandas simuladas para los residuales. La estimación esta dada por el algoritmo de Metropolis-Hastings within Gibbs de acuerdo a los trabajos de Cepeda and Garrido (2011). La extensión a los modelos que incorporan, además, efectos aleatorios son desarrollados a lo largo del trabajo tanto para la varianza como la dispersión y para lo cual la estimación se basa en el trabajo de Gammerman (1996) y Cepeda and Garrido (2011). Un estudio de simulación comparativo, entre modelos parametrizados por la varianza y dispersión, son realizados para el modelos de efectos fijos y aleatorios, en función del error cuadrático medio estimado y el ajuste del modelo a los datos.

Modelamiento conjunto de media y varianza en modelos mixtos con respuesta beta: perspectiva bayesiana

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