Examinando por Autor "Chocotea Poca, Omar"

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    Algunas clases de modelos con enlace asimétrico para datos de respuesta cualitativa dicotómica : propiedades y estimación
    (Universidad de Valparaíso, 2022) Chocotea Poca, Omar; Ibacache P., Germán; Profesora Co-guía: Nicolis, Orietta
    En este trabajo, primero revisamos las condiciones suficientes y necesarias para la propiedad de distribución posterior de una clase de modelos con enlace asimétrico para datos de respuesta cualitativa dicotómica. La clase de modelos permite modular las distribuciones involucradas, por ejemplo, se toma como caso particular el modelo con enlace probit-asimétrico. Tras el uso habitual del modelo con enlace probit-asimétrico para situaciones de datos de respuesta cualitativa dicotómica desbalanceada, surge la necesidad de un modelo que, además de tener un parámetro de forma, incluya otro parámetro que controle el peso de las colas del enlace, proporcionando un modelo más flexible, que es el que se presenta en este trabajo. Para evitar tener un estimador divergente del parámetro de forma con la estimación de máxima verosimilitud, se utiliza la estimación de máxima verosimilitud penalizada. La metodología se ilustra con tres estudios de simulación y datos reales. Por unanimidad, los resultados sugieren que el modelo más adecuado es el propuesto. Finalmente, proponemos una nueva clase de modelos con enlace de mezcla en la escala y forma de la normal-asimétrica. Se proporcionan distribuciones a posteriori completas para utilizar el muestreador de Gibbs en la estimación.