Modelos poisson-tweedie para datos de conteo con exceso de ceros. Su comparación con el modelo binomial negativo
En muchos estudios que involucran el análisis de datos de conteo es común encontrar una gran cantidad de ceros. La sobredispersión que ello provoca ha sido tenida en cuenta en diferentes alternativas de modelización siendo el modelo Binomial Negativo la más utilizada. Recientemente Bonat et al. pr...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | conferenceObject documento de conferencia publishedVersion |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/2133/18433 http://hdl.handle.net/2133/18433 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En muchos estudios que involucran el análisis de datos de conteo es común encontrar una gran cantidad de ceros. La sobredispersión que ello provoca ha sido tenida en cuenta en diferentes alternativas de modelización siendo el modelo Binomial Negativo la más utilizada.
Recientemente Bonat et al. presentaron una nueva clase de modelos lineales generalizados basados en los modelos Poisson-Tweedie desarrollados por Jørgensen y Kokonendji para ana-lizar este tipo de datos. En este trabajo se estudió el comportamiento de las estimaciones de los modelos Poisson-Tweedie y Binomial Negativo mediante un estudio por simulación. Se en-contraron estimaciones de los coeficientes de regresión con sesgos muy pequeños en ambos casos y errores cuadráticos medios levemente menores para los modelos Poisson-Tweedie |
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