Estimulación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observado

dc.creatorSoto, José
dc.creatorInfante, Saba
dc.creatorCamacho, Franklin
dc.creatorAmaro, Isidro R.
dc.date2019-03-08
dc.date.accessioned2023-08-03T16:19:54Z
dc.date.available2023-08-03T16:19:54Z
dc.identifierhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223
dc.identifier10.15517/rmta.v26i1.36223
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/7886802
dc.descriptionWe consider a general mixed-effects model, where the variability of random effects of experimental individuals or units is incorporated through a stochastic differential equation. These models are useful for simultaneously analysing data from repeated measurements taken in discrete time and with errors. A Markov chain Monte Carlo algorithm was implemented to make the statistical inference a posteriori. A diagnostic analysis was carried out on the estimated parameters to detect if the model is suitable and show its convergence, in addition to the traces and posterior densities are shown. The methodology is illustrated using simulated data.en-US
dc.descriptionConsideramos un modelo de efectos mixtos general, donde la variabilidad de los efectos aleatorios de los individuos o unidades experimentales son incorporados a través de una ecuación diferencial estocástica. Estos modelos son útiles para analizar simultáneamente datos de medidas repetidas tomadas en tiempo discreto y con errores. Se implementó un algoritmo Monte Carlo por cadenas de Markov para hacer la inferencia a posteriori. Se realizó un análisis de diagnóstico sobre los parámetros estimados para detectar si el modelo es adecuado y mostrar su convergencia, además se muestran las trazas y las densidades estimadas a posteriori. La metodología se ilustró empleando datos sintéticos.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/postscript
dc.formatapplication/x-dvi
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA)es-ES
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/37086
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/37087
dc.relationhttps://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/38296
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 26 No. 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98en-US
dc.sourceRevista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 26 Núm. 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98es-ES
dc.sourceRevista de Matemática; Vol. 26 N.º 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98pt-PT
dc.source2215-3373
dc.source1409-2433
dc.subjectmixed effects modelsen-US
dc.subjectstochastic differential equationsen-US
dc.subjectMarkov chains; Monte Carlo algorithmsen-US
dc.subjectmodelos de efectos mixtoses-ES
dc.subjectecuaciones diferenciales estocásticases-ES
dc.subjectalgoritmos Monte Carlo por cadenas de Markoves-ES
dc.titleEstimation of a mixed effects model using a partially observed diffusion processen-US
dc.titleEstimulación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observadoes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticlees-ES


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