{"id":107919,"date":"2011-11-04T00:00:00","date_gmt":"2011-11-04T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelos-marginales-nuevos-procedimientos-de-inferencia-para-datos-longitudinales\/"},"modified":"2011-11-04T00:00:00","modified_gmt":"2011-11-04T00:00:00","slug":"modelos-marginales-nuevos-procedimientos-de-inferencia-para-datos-longitudinales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/matematicas\/modelos-marginales-nuevos-procedimientos-de-inferencia-para-datos-longitudinales\/","title":{"rendered":"Modelos marginales: nuevos procedimientos de inferencia para datos longitudinales."},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Rosa Alonso Sanz <\/strong><\/h2>\n<p>En el primer cap\u00edtulo se motiva el estudio de modelos para datos longitudinales. Se hace un repaso de las tres familias de modelos existentes para este tipo de datos. Y se fijan los principales objetivos de la tesis.     el cap\u00edtulo 2 est\u00e1 dedicado a  modelos marginales basados en verosimilitud y se estudiar\u00e1 en detalle el modelo propuesto por dale (1986). El estimador cl\u00e1sico de m\u00e1xima verosimilitud, para los par\u00e1metros de este modelo, se puede obtener como el valor del espacio param\u00e9trico que m inimiza la divergencia de kullback entre el vector de probabilidades que caracteriza el modelo y el estimador no param\u00e9trico del mismo. En consecuencia al ser la divergencia de kullback un caso particular de medida de ?-Divergencia, el estimador de m \u00ednima ?-Divergencia surge de forma natural al sustituir la divergencia de kullback por la medida de ?-Divergencia. Se establece que las propiedades asint\u00f3ticas de los estimadores de m\u00ednima ?-Divergencia son independientes de la funci\u00f3n ? Considerada.  En consecuencia, todos tienen el mismo comportamiento asint\u00f3tico que a su vez coincide con el del estimador de m\u00e1xima verosimilitud. Se presenta un ejemplo que ilustra la nueva familia de estimadores. Se finaliza este cap\u00edtulo 2 con un estudio de si mulaci\u00f3n para analizar el comportamiento de los estimadores de m\u00ednima ?-Divergencia para los modelos propuestos por dale.  En algunos casos cuando se tienen vectores de datos correlacionados de grandes dimensiones la m\u00e1xima verosimilitud puede ser pr ohibitiva debido a los requerimientos computacionales. Como consecuencia aparecen m\u00e9todos alternativos como las ecuaciones de estimaci\u00f3n generalizadas (eeg) propuestas por liang y zeger (1986) que suponen que la distribuci\u00f3n marginal de la variable r espuesta sigue un modelo lineal general (mccullagh y nelder (1989)) y que la asociaci\u00f3n entre las observaciones de cada individuo tiene una estructura arbitraria, que denominan correlaci\u00f3n de trabajo. En el cap\u00edtulo 3, el objetivo es la extensi\u00f3n de las eeg.     el algoritmo para resolver las eeg utiliza el m\u00e9todo de los momentos para estimar los par\u00e1metros de correlaci\u00f3n bas\u00e1ndose en los residuos de pearson. Park et al. (1998) propusieron utilizar otros residuos para llevar a cabo dicha estimac i\u00f3n. En concreto, propone los residuos desvianza y de anscombe. Pero los residuos desvianza no son mas que la divergencia de kullback entre lo observado y lo esperado y los residuos de pearson no son mas que la divergencia de kagan entre lo observado<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelos marginales: nuevos procedimientos de inferencia para datos longitudinales.<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelos marginales: nuevos procedimientos de inferencia para datos longitudinales. <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Rosa Alonso Sanz <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Complutense de Madrid<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/04\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>M. Del Carmen Pardo Llorente<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Miguel angel Gomez villegas <\/li>\n<li>domingo Morales gonzalez (vocal)<\/li>\n<li>Miguel L\u00f3pez d\u00edaz (vocal)<\/li>\n<li>Mar\u00eda  dolores Ugarte Martinez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Rosa Alonso Sanz En el primer cap\u00edtulo se motiva el estudio de modelos para datos longitudinales. 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