Comparación de procedimientos FDR para la selección de parámetros en Regresión Poisson
La selecci\'on de variables significativas en modelos de regresi\'on es un problema importante en el trabajo estad\'istico aplicado. El modelo de Regresi\'on Poisson, \'util para describir el n\'umero de ocurrencias de un evento particular como funci\'on de un conj...
| Autor Principal: | Velez, Jorge Ivan |
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| Otros Autores: | Correa, Juan Carlos |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/article |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Universidad Santo Tomás
2013
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://revistas.usta.edu.co/index.php/estadistica/article/view/4 |
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| Sumario: |
La selecci\'on de variables significativas en modelos de regresi\'on es un problema importante en el trabajo estad\'istico aplicado. El modelo de Regresi\'on Poisson, \'util para describir el n\'umero de ocurrencias de un evento particular como funci\'on de un conjunto de variables explicativas, ha sido recientemente empleado en biolog\'ia, epidemiolog\'ia, gen\'etica e ingenier\'ia. En este trabajo se describen el modelo de Regresi\'on Poisson y cuatro procedimientos para la selecciÛn de variables explicativas, todos basados en la tasa de falsos descubrimientos (FDR). Adicionalmente, estos procedimientos se comparan mediante un estudio de simulaci\'on y se dan algunas recomendaciones. Finalmente presentamos una aplicaci\'on donde se modela el n\'umero de madres menores de edad en el Departamento de Antioquia. |
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