Endpoint-inflated beta-binomial regression for correlated count data

dc.contributor.advisorSal y Rosas Celi, Víctor Giancarlo
dc.contributor.authorFazio Luna, Boris Manuel
dc.date.accessioned2021-03-29T21:45:28Z
dc.date.available2021-03-29T21:45:28Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2021-03-29es_ES
dc.description.abstractEl modelo de regresión binomial con in acción en los extremos permite modelar datos de conteo acotados en los que una alta proporción de las observaciones se encuentra en los extremos. Extendemos el modelo considerando una función de enlace de logit ordenado, la cual aprovecha la información de orden implícita en las probabilidades de in acción y exploramos el uso de efectos aleatorios y marginalización para manejar la presencia de observaciones repetidas. Empleamos un conjunto de datos previamente analizado en la literatura mediante un modelo de regresión binomial con in acción en los extremos que emplea el enlace softmax para mostrar el mejor ajuste logrado por nuestro modelo.es_ES
dc.description.abstractThe endpoint-inflated binomial regression model provides a way of modeling bounded count data with a high proportion of observations at the endpoints. We extended the model by considering an ordered logit link which exploits the natural ordering in the inflation probabilities and explore the utility of random effects and marginalization for dealing with repeated measures. We use a dataset previously analyzed in the literature with an endpointinflated binomial regression using a softmax link to show our model achieves an improved fit.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/18680
dc.language.isoenges_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.subjectAnálisis de regresiónes_ES
dc.subjectProbabilidadeses_ES
dc.subjectModelos matemáticoses_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03es_ES
dc.titleEndpoint-inflated beta-binomial regression for correlated count dataes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
renati.advisor.dni40361284
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8636-7142es_ES
renati.author.dni70803305
renati.discipline542037es_ES
renati.jurorBayes Rodríguez, Cristian Luis
renati.jurorSal Y Rosas Celi, Víctor Giancarlo
renati.jurorBenites Sánchez, Luis Enrique
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 Posgradoes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.nameMaestro en Estadísticaes_ES

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