dc.creatorSoto,José
dc.creatorInfante,Saba
dc.creatorCamacho,Franklin
dc.creatorAmaro,Isidro R.
dc.date2019-06-01
dc.date.accessioned2023-09-25T14:23:31Z
dc.date.available2023-09-25T14:23:31Z
dc.identifierhttp://www.scielo.sa.cr/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1409-24332019000100082
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8818941
dc.descriptionResumen [18] Consideramos un modelo de efectos mixtos general, donde la varia- bilidad de los efectos aleatorios de los individuos o unidades experimen- tales 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 esti- mados 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.
dc.formattext/html
dc.languagees
dc.publisherCentro de Investigaciones en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) y Escuela de Matemática, San José, Costa Rica.
dc.relation10.15517/rmta.v26i1.35527
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceRevista de Matemática Teoría y Aplicaciones v.26 n.1 2019
dc.subjectmodelos de efectos mixtos
dc.subjectecuaciones diferenciales estocásti- cas
dc.subjectalgoritmos Monte Carlo por cadenas de Markov
dc.titleEstimación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observado
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article


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