Efecto de la especificación incorrecta de la distribución de los efectos aleatorios en el modelo de regresión beta con intercepto aleatorio
RESUMEN: La estimación en el modelo de regresión beta con intercepto aleatorio está usualmente basada en la teoría de máxima verosimilitud, asumiendo que el modelo está correctamente especificado. Sin embargo, la validez de este supuesto algunas veces es difícil de verificar. El objetivo de este tra...
- Autores:
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Úsuga Manco, Olga Cecilia
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/12829
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/12829
- Palabra clave:
- Efectos aleatorios
Especificación incorrecta
Distancia relativa
Distribución de efectos aleatorios
Regresión Beta
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
| Summary: | RESUMEN: La estimación en el modelo de regresión beta con intercepto aleatorio está usualmente basada en la teoría de máxima verosimilitud, asumiendo que el modelo está correctamente especificado. Sin embargo, la validez de este supuesto algunas veces es difícil de verificar. El objetivo de este trabajo es estudiar el impacto de la especificación incorrecta de la distribución de los interceptos aleatorios a la medida y la dispersión en la estimación de los parámetros del modelo a través de un estudio de simulación. Los estudios de las simulaciones mostraron la existencia de un efecto en las estimaciones de los parámetros cuando se usa la distribución mezcla de normales y cuando la cantidad de información por es pequeña. |
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