Estadística

Browse

Now showing 1 - 1 of 1

Regresión cuantílica binaria: un enfoque bayesiano basado en la distribución asimétrica de Laplace
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-02-15) Baldeon Molleda, Dante Reynaldo; Bayes Rodríguez, Cristian Luis
La regresión cuantílica es una técnica estadística que permite analizar la relación entre variables en distintos cuantiles de la distribución de la variable respuesta. No obstante, su aplicación en variables respuesta binaria puede contraintuitivo, pues la definición tradicional de cuantiles se conceptualiza para variables continuas y no tienen una interpretación directa en una variable binaria. A pesar de que una variable de respuesta binaria sólo toma dos valores y no permite una definición tradicional de cuantiles, es posible extender la regresión cuantílica para modelar los cuantiles de la variable latente subyacente a la variable de respuesta binaria. Esta variable latente es continua y permite aplicar la regresión cuantílica en contextos donde la variable de respuesta sea binaria. En este estudio, adoptamos un enfoque bayesiano para la regresión cuantílica binarios basado en la distribución asimétrica de Laplace (ALD); aplicaremos el modelo en un conjunto de datos correspondiente a resultados de descarte de pruebas COVID-19 en pacientes oncológicos y estimaremos los coeficientes de la regresión mediante el paquete bayesQR desarrollado en R.