Modelos de regresión a la media con efectos mixtos para variable respuesta semicontinua

dc.contributor.advisorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
dc.contributor.authorBautista Bautista, Luis Alberto
dc.date.accessioned2021-09-01T21:25:20Z
dc.date.available2021-09-01T21:25:20Z
dc.date.created2020
dc.date.issued2021-09-01
dc.description.abstractEn muchas situaciones se dispone de una variable aleatoria continua no negativa con asimetría positiva que eventualmente podría tomar el valor cero. Datos de esta naturaleza son llamados semicontinuos o cero-inflacionados y fueron tradicionalmente modelados usando el modelo de regresión de dos partes propuesto por Duan et al. (1983). En este modelo la variable respuesta sigue una distribución mixta de probabilidades conformada por una distribución de Bernoulli y una distribución continua no negativa. Una versión longitudinal de este modelo de regresión, pero que apunta a explicar la media de la variable de respuesta, fue propuesto por Smith et al. (2017). Este modelo planteaba, para su componente continua de respuesta, una distribución Log Skew Normal. El objetivo de este trabajo es estudiar un modelo alternativo al de Smith et al. (2017), que llamaremos, en general, un modelo de regresión a la media con efectos mixtos para respuestas semicontinuas, pues plantea una parametrización que permite estimar e interpretar los efectos de un conjunto de covariables sobre la media de las respuestas y no sobre la media condicionada a valores positivos. A diferencia del modelo de Smith et al. (2017), que hace uso de la distribución Log Skew Normal cero-inflacionada, nosotros modelaremos la respuesta con una distribución Gamma Generalizada cero-inflacionada. Este modelamiento, como se muestra, permite capturar de manera flexible ciertas características de los datos de respuesta, tales como, la asimetría y el comportamiento de las colas. Los resultados del estudio de simulación para el nuevo modelo mostraron un adecuado desempeño en la recuperación de sus parámetros, donde para la estimación de estos utilizamos un enfoque bayesiano y el uso de métodos MCMC Hamiltonianos. Por último, los resultados de su aplicación en el estudio longitudinal del efecto que ciertas variables podrán ejercer sobre la media de los gastos en educación de los hogares en el Perú, mostraron un mejor ajuste a los datos respecto al modelo de Smith et al. (2017), en base a los criterios de información ampliamente aplicado y de validación cruzada de Leave-one-out.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/20211
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/*
dc.subjectEstadística bayesianaes_ES
dc.subjectVariables (Estadística)es_ES
dc.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleModelos de regresión a la media con efectos mixtos para variable respuesta semicontinuaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni07958730
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/ 0000-0002-8975-7557es_ES
renati.author.dni46975854
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorBayes Rodríguez, Cristian Luis
renati.jurorValdivieso Serrano, Luis Hilmar
renati.jurorMaehara Aliaga, Rocío Paola
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
thesis.degree.disciplineEstadísticaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado.es_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES

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