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Modelos lineales generalizados con restricciones lineales en los parámetros de regresión Colegio de Postgraduados
Colorado Martínez, Luis.
Para analizar Modelos Lineales Generalizados (MLG) con par ´ ametro de escala conocido, en el que el vector de coeficientes de regresi ´ on se encuentra sujeto a restricciones lineales de desigualdad, en este trabajo se propone un m ´ etodo Bayesiano, denominado Gibbs Transfor- mado con Muestreo de Impor tancia (GTMI). Primero se implementa una cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) a una aproximaci ´ on normal (truncada) de la distribuci ´ on final del vector de coeficientes de regresi ´ on y luego se utiliza el m ´ etodo de impor tancia de muestreo, sugerido por Fosdick (1963) y Hastings (1970) para realizar inferencias en los par ´ ametros de regresi ´ on. Para muestrear la aproximaci ´ on normal truncada se propone utilizar el muestreo...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Modelos lineales generalizados; Restricciones lineales de desigualdad; Distribució normal multivariada truncada; Muestreo Gibbs; Aproximación normal; Muestreo de importancia Generalized linear models; Inequality linear constraints; Truncated multivariate normal distribution; Gibbs sampler; Impor tance sampling.
Ano: 2012 URL: http://hdl.handle.net/10521/1053
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Modelos lineales generalizados con restricciones lineales en los parámetros de regresión Colegio de Postgraduados
Colorado Martínez, Luis.
Para analizar Modelos Lineales Generalizados (MLG) con parámetro de escala conocido, en el que el vector de coeficientes de regresión se encuentra sujeto a restricciones lineales de desigualdad, en este trabajo se propone un método Bayesiano, denominado Gibbs Transfor- mado con Muestreo de Impor tancia (GTMI). Primero se implementa una cadena de Markov de Monte Carlo (MCMC) a una aproximación normal (truncada) de la distribución final del vector de coeficientes de regresión y luego se utiliza el método de importancia de muestreo, sugerido por Fosdick (1963) y Hastings (1970) para realizar inferencias en los parámetros de regresión. Para muestrear la aproximación normal truncada se propone utilizar el muestreo Gibbs eficiente propuesto por Rodríguez-Yam...
Tipo: Tesis Palavras-chave: Modelos lineales generalizados; Restricciones lineales de desigualdad; Distribución normal multivariada truncada; Muestreo Gibbs; Aproximación normal; Muestreo de importancia; Maestría; Estadística; Generalized linear models; Inequality linear constraints; Truncated multivariate normal distribution; Gibbs sampler; Importance sampling.
Ano: 2008 URL: http://hdl.handle.net/10521/1381
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Diversidad de maíces en Pátzcuaro, Michoacán, México, y su relación con factores ambientales y sociales Agrociencia
Orozco-Ramírez,Quetzalcóatl; Odenthal,Jorge; Astier,Marta.
Resumen La diversidad de maíces en la región del Lago de Pátzcuaro, Michoacán, México, incluye 11 de las 27 razas de maíz en el estado de Michoacán. El presente estudio se realizó de 2012 a 2015 con el objetivo de explorar la distribución espacial de la diversidad de maíces y los factores ambientales y sociales a los que está asociada. La hipótesis fue que la distribución de la diversidad es heterogénea en la región, la diversidad mayor está en las localidades que practican agricultura tradicional, la cual está asociada con la presencia de agricultores indígenas y diversidad mayor de ambientes agrícolas. Recolectas de maíz y entrevistas a agricultores se realizaron con el método etnobotánico. La información obtenida fue sobre manejo del cultivo y variables...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Zea mays subsp. mays; Distribución de la diversidad; Grupos indígenas; Purhépechas; Razas de maíz; Modelos lineales generalizados.
Ano: 2017 URL: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952017000800867
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