Estudio comparativo de métodos de estimación en un modelo no lineal mixto

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dc.citation.titleDecimoctavas Jornadas "Investigaciones en la Facultad" de Ciencias Económicas y Estadísticaes
dc.contributor.organizerSecretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosarioes
dc.creatorGarcía, María del Carmen Eva
dc.creatorChiapella, Luciana
dc.creatorRapelli Picabea, Cecilia Mónica
dc.creatorCastellana, Noelia
dc.date.accessioned2017-07-25T14:13:13Z
dc.date.available2017-07-25T14:13:13Z
dc.date.issued2013-11
dc.description.abstractn.d.es
dc.description.filFil: Garcia, María del Carmen - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario- Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7554
dc.language.isospaes
dc.relation.publisherversionhttps://www.fcecon.unr.edu.ar/web-nueva/investigacion/actas-de-las-jornadas-anualeses
dc.rightsopenAccesses
dc.rights.holderFacultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.rights.textAtribución – No Comercial – Sin Obra Derivada (by-nc-nd)es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectn.d.es
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dc.titleEstudio comparativo de métodos de estimación en un modelo no lineal mixtoes
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dc.typeacceptedVersion
dc.type.collectioncomunicaciones
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Los estudios con mediciones repetidas se utilizan para evaluar el patrón de cambio de sujetos o unidades experimentales a través del tiempo. En algunos estudios, el comportamiento de la variable respuesta a través del tiempo y su relación con las covariables es no lineal. Los modelos no lineales mixtos permiten modelar los datos en forma flexible, incluyendo parámetros que tienen interpretación práctica. Adi-cionalmente, estos modelos permiten la inclusión de covariables mediante los efectos fijos, mientras que los efectos aleatorios del mismo reflejan las múltiples fuentes de heterogenei-dad y/o correlación entre y dentro de las unidades. Sin embargo, la estimación de los modelos no lineales mixtos presenta algunas dificultades ya que la distribución marginal de la respuesta no tiene, en general, una solución directa. Debido a esto, se requieren procesos iterativos para estimar sus parámetros y es común encontrar problemas de convergencia en los mismos. Para estimar los parámetros de los modelos no lineales mixtos, existen diferentes enfoques, entre ellos: métodos basados en estimaciones individuales, métodos basados en aproxima-ciones lineales, métodos basados en aproximaciones numéricas de las integrales y métodos bayesianos. No todos estos procedimientos resultan válidos cuando el número de observa-ciones por unidad es pequeño. En este trabajo, se utilizan algunos métodos de estimación para evaluar el comportamiento de los estimadores de los parámetros en los modelos no lineales mixtos. Se realiza un estudio de simulación para conocer el desempeño de los métodos de estimación para diferentes tamaños de muestra intra-unidad y distintos números de unidades
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