Estimación del modelo logístico mixto: revisión y nueva propuesta

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dc.contributor.advisorCogollo Flórez, Myladisspa
dc.contributor.authorGarcía Vélez, Claudia Patriciaspa
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Matemáticas Aplicadasspa
dc.date.accessioned2014-02-17T14:29:09Z
dc.date.available2014-02-17T14:29:09Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractEl proceso de estimación de los parámetros del modelo de regresión logístico mixto, vía máxima verosimilitud, conlleva a expresiones matemáticas que no pueden resolverse Analíticamente; por eso, se han propuesto algunos métodos alternativos que permiten obtener una aproximación de las estimaciones empleando integración numérica; entre ellos se destacan el método de máxima verosimilitud simulada y la aproximación Bayesiana usando los algoritmos EM (Esperanza - Maximización) y cuasi-Newton. Sin embargo, estos métodos presentan algunas dificultades computacionales en la integración numérica que se requiere en el proceso debido a la elección de la función logit y al supuesto de normalidad del vector de efectos aleatorios -- En este trabajo se presenta una propuesta basada en técnicas de optimización meta-heurísticas, para la estimación de los parámetros del modelo de regresión logística mixto basada en la minimización de la suma de cuadrados de error. Se asume que la distribución del vector de efectos aleatorios es una función de un vector aleatorio con distribución Log-Gamma -- Este último supuesto implica que no se requieran integraciones numéricas para calcular la verosimilitud marginal. Además se considera una función de linkeo alternativa a la función logit, la log-log.spa
dc.identifier.other519.77CD G216
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/1289
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Ciencias y Humanidades. Departamento de Ciencias Básicasspa
dc.publisher.programMaestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectMétodos Metaheurísticosspa
dc.subjectTesis. Maestría en Matemáticas Aplicadasspa
dc.subject.lembMODELOS LINEALES (ESTADISTICA)spa
dc.subject.lembCORRELACIÓN (ESTADÍSTICA)spa
dc.subject.lembVARIABLES (MATEMÁTICAS)spa
dc.subject.lembPROGRAMACIÓN (MATEMÁTICAS)spa
dc.subject.lembOPTIMIZACION COMBINATORIAspa
dc.titleEstimación del modelo logístico mixto: revisión y nueva propuestaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa

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