Estimación de un modelo logit para datos correlacionados. Comparación de los enfoques clásico y bayesiano

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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.creatorHachuel, Leticia Susana
dc.creatorBoggio, Gabriela Susana
dc.creatorHarvey, Guillermina Beatriz
dc.creatorMarfetán Molina, Diego
dc.date.accessioned2017-07-24T14:53:23Z
dc.date.available2017-07-24T14:53:23Z
dc.date.issued2013-11
dc.description.abstractn.d.es
dc.description.filFil: Hachuel, Leticia - Facultad Ciencias Económicas y Estadística - Universidad Nacional de Rosario - Argentinaes
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.issn1668-5008es
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2133/7553
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 – Compartir Igual (by-nc-sa)es
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectn.d.es
dc.subjectn.d.es
dc.subjectn.d.es
dc.titleEstimación de un modelo logit para datos correlacionados. Comparación de los enfoques clásico y bayesianoes
dc.typeconferenceObject
dc.typedocumento de conferencia
dc.typeacceptedVersion
dc.type.collectioncomunicaciones
dc.type.versionacceptedVersiones

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En muchas aplicaciones los individuos bajo estudio presentan algún tipo de agrupa-miento que provoca que las observaciones provenientes de sujetos de un mismo grupo tien-dan a estar correlacionadas. Tal es el caso de los estudios multicéntricos, en los cuales se presupone que las mediciones de sujetos pertenecientes al mismo centro tienden a parecerse más entre ellas que con las de otros centros o grupos. En el análisis estadístico de este tipo de datos frecuentemente se busca modelar respuestas como función de covariables, ajustando los resultados por esta potencial correlación. Un enfoque posible para ello es el que incluye en el modelo efectos no observados que varían aleatoriamente y reciben el nombre de efectos aleatorios (Goldstein, 2003; Fitzmaurice et al., 2004). Estos modelos constituyen la clase de los denominados modelos lineales generalizados mixtos (MLGM), los cuales admiten variables respuestas no normales y permiten modelar una función de la media a través de efectos fijos, asociados a variables medidas tanto a nivel individual como grupal, y de efectos aleatorios en el predictor lineal, los que generalmente se suponen distribuidos normalmente. El enfoque clásico de estimación de estos modelos es el de máximo-verosimilitud ya que es posible especificar la función de probabilidad paramétrica completa. Otra alternativa de estimación proviene del paradigma bayesiano, el cual hace uso de una distribución a priori que describe creencias acerca de esas cantidades desconocidas, parámetros, independiente de los datos. Browne y Draper (2006) compararon los resultados de la aplicación de la inferencia clásica y bayesiana para este tipo de modelos, también denominados jerárquicos. Bajo el enfoque bayesiano estos modelos requieren especificar la distribución a priori del parámetro de escala o hiperparámetro. Gelman (2006) estudió el comportamiento de diferentes distri-buciones a priori para dicho hiperparámetro. En este trabajo se realiza un estudio por simulación para comparar las estimaciones de los parámetros de un modelo logit con intercepto aleatorio para datos agrupados con diferente nivel de correlación a partir del enfoque clásico y el bayesiano. En la sección siguiente se describe brevemente el modelo estadístico utilizado, segui-damente se presenta el estudio de simulación elegido y los resultados hallados.
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