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La colinealidad y la separación en los datos en el modelo de regresión logística Agrociencia
Godínez-Jaimes,Flaviano; Ramírez-Valverde,Gustavo; Reyes-Carreto,Ramón; Ariza-Hernandez,F. Julian; Barrera-Rodriguez,Elia.
La colinealidad y la falta de traslape en los datos son problemas que afectan la inferencia basada en el modelo de regresión logística. Mediante simulación se investigó como son afectados los estimadores que tratan la colinealidad (Ridge iterativo), la separación en los datos (de Firth, y de Rousseeuw y Christmann) o ambos problemas (de Shen y Gao). Estos estimadores se compararon considerando el número de condición escalado de la matriz de información estimada, el sesgo y el error cuadrático medio. En cada uno de los cuatro escenarios estudiados, formados al usar dos niveles de colinealidad y dos tamaños de muestra, se consideraron tres grados de traslape en los datos. Se encontró que los estimadores Ridge iterativo y de Shen y Gao tienen condicionamiento...
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article Palavras-chave: Estimador de Firth; Estimador de máxima verosimilitud estimada; Estimador doble penalizado; Estimador Ridge iterativo; Datos traslapados.
Ano: 2012 URL: http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1405-31952012000400008
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