Técnicas gráficas de diagnóstico para los modelos lineales mixtos
Los modelos lineales mixtos son los más utilizados en la actualidad para analizar datos longitudinales por su flexibilidad para modelar las múltiples fuentes de variabilidad presentes en este tipo de datos. Esta flexibilidad hace que el proceso de construcción del modelo no sea una tarea sencilla. É...
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| Autores principales: | , , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | desconocido |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2022
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/23845 http://hdl.handle.net/2133/23845 |
| Aporte de: |
| Sumario: | Los modelos lineales mixtos son los más utilizados en la actualidad para analizar datos longitudinales por su flexibilidad para modelar las múltiples fuentes de variabilidad presentes en este tipo de datos. Esta flexibilidad hace que el proceso de construcción del modelo no sea una tarea sencilla. Éste proceso está compuesto por reiterados ajustes y evaluaciones de modelos con el objetivo de identificar una forma funcional que describa adecuadamente la evolución de la respuesta en el tiempo, su relación con covariables y la correlación presente entre los datos. Durante este proceso, se pueden utilizar diversas herramientas diagnósticas basadas en los residuos. Éstas no solo alertan de una posible falta de ajuste del modelo a los datos, sino también, brindan información acerca de las características de los mismos, que pueden incorporarse en el modelo. Este trabajo presenta un compendio de técnicas diagnósticas gráficas basadas en los residuos y describe su utilización en el proceso de construcción del modelo y en la evaluación de los supuestos distribucionales del mismo. |
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