Análisis bayesiano de datos de modelos de respuesta binaria longitudinales /

Se consideran métodos Bayesianos para el análisis de datos binarios longitudinales cuando cada observación binaria puede tener sus propias covariables. Se consideran varios modelos que incluyen diferentes versiones de enlaces de regresión logística y mezclas escala de normales multivariadas (SMMVN)....

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Cheng, Ming-Hui
Otros Autores: Dey, Dipak K.
Formato: Texto
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MARC

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100 |a Cheng, Ming-Hui  
245 |a Análisis bayesiano de datos de modelos de respuesta binaria longitudinales /  |c Ming-Hui Cheng 
520 |a Se consideran métodos Bayesianos para el análisis de datos binarios longitudinales cuando cada observación binaria puede tener sus propias covariables. Se consideran varios modelos que incluyen diferentes versiones de enlaces de regresión logística y mezclas escala de normales multivariadas (SMMVN). Los enfoques clásicos completamente paramétricos son inmanejables y por eso se siguen métodos Bayesianos usando un enfoque muestral por medio de un método Monte Carlo de Cadena de Markov. Se desarrollan diagnósticos de modelos Bayesianos mediante un enfoque basado en simulación y se implementan para la adecuación de modelos. Los modelos propuestos se comparan usando técnicas de análisis exploratorio de datos Bayesianos y del factor de Bayes. Finalmente se implementa nuestra metodología en un análisis del efecto de la edad sobre la probabilidad de infección respiratoria de 122 niños del Estudio de Salud Niños Indonesios. REV//jmml  
650 |a ESTADISTICA  
650 |a MODELOS  
650 |a METODOLOGIA  
650 |a DATOS  
650 |a INVESTIGACION  
700 |a Dey, Dipak K.  
773 |g volumen 16, número 1 -2; páginas 101-130  
999 |c 25415  |d 25415