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...
- Autores:
-
Tejedor Galindo, Fabio Hernán
- 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/51787
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/51787
http://bdigital.unal.edu.co/45979/
- Palabra clave:
- 33 Economía / Economics
51 Matemáticas / Mathematics
53 Física / Physics
Distribución beta
Estimación bayesiana
Efectos aleatorios
Efectos fijos
Metropolis hastings within gibbs
Varianza
Dispersión
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Variance
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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. |
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