Uso del variograma para la selección de modelos de co-variancia en los modelos mixtos
Los modelos lineales mixtos se utilizan para modelar los datos longitudinales debido a su flexibilidad para representar las múltiples fuentes de variación y correlación y para manejar datos incompletos y no balanceados. Una etapa fundamental en el proceso de construcción del modelo es la selección...
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2017
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| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/7608 http://hdl.handle.net/2133/7608 |
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Universidad Nacional de Rosario |
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Datos longitudinales Modelos lineales mixtos Variograma Longitudinal data Linear mixed models Variogram Guillamet Chargue, Cecilia Rapelli Picabea, Cecilia Mónica García, María del Carmen Eva Uso del variograma para la selección de modelos de co-variancia en los modelos mixtos |
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Los modelos lineales mixtos se utilizan para modelar los datos longitudinales debido a su flexibilidad para representar las múltiples fuentes de variación y correlación y para manejar datos incompletos y no balanceados.
Una etapa fundamental en el proceso de construcción del modelo es la selección de la es-tructura de covariancia. El variograma muestral se presenta como la única herramienta dis-ponible para la identificación de la misma cuando los datos son no balanceados.
En este trabajo se ilustra el uso del variograma en la etapa exploratoria, para la identifica-ción de las componentes estocásticas que se deben incluir en el modelo, así como para la identificación del modelo de correlación serial. También se ilustra su uso en el análisis de residuos como herramienta diagnóstica para evaluar el ajuste del modelo de covariancia seleccionado.
En la aplicación, el variograma muestral permitió identificar claramente qué componentes estocásticas son convenientes incluir en el modelo para caracterizar de forma adecuada la variabilidad de los datos. Sin embargo, la selección de la función de correlación serial no fue evidente. El uso del variograma como herramienta de diagnóstico permite evaluar de forma sencilla y concluyente el modelo de covariancia seleccionado.
Resulta necesario realizar posteriores análisis para evaluar si la identificación de una unidad atípica afecta el ajuste del modelo y las conclusiones obtenidas. |
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Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario |
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Secretaría de Ciencia y Tecnología. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Universidad Nacional de Rosario Guillamet Chargue, Cecilia Rapelli Picabea, Cecilia Mónica García, María del Carmen Eva |
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Guillamet Chargue, Cecilia Rapelli Picabea, Cecilia Mónica García, María del Carmen Eva |
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