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Título:
Modelo bayesiano semiparamétrico de respuesta binaria mejorando los métodos de estimación y de análisis
Autor:
Alcaíno Espinoza, Guillermo Ivo
Profesor Patrocinante:
Scheihing García, Eliana
Grado a Optar:
Ingeniero Civil en Informática - Licenciado en Ciencias de la Ingeniería, mención en Informática
Materia:
algoritmos; probabilidad a priori; simulación por computadores
Universidad:
Universidad Austral de Chile
Facultad:
Facultad de Ciencias de la Ingeniería
Escuela:
Escuela de Ingeniería Civil en Informática
Año de Aceptación:
2004
Resumen:
En este trabajo, se desarrolla una metodología para la inferencia bayesiana de modelos semi-paramétricos de respuesta binaria, que permita el modelamiento de datos reales. Se considera la especificación del modelo desarrollada por Scheihing (1995), esto es, la especificación a priori del parámetro funcional que corresponde a la función de distribución de una variable latente, es del tipo de un proceso de Dirichlet y la especificación a priori del parámetro Euclidiano, que corresponde a los coeficientes de una combinación lineal de las variables exógenas, es una distribución de probabilidad arbitraria. El trabajo incluye pruebas de los algoritmos propuestos por Acuña (2000) con un conjunto de datos reales provenientes de los estudios de Newton et al (1994), estudiando la sensibilidad de dichos algoritmos a diferentes especificaciones; además, se realizan algunos experimentos para estudiar el rol de las restricciones de identificación en este modelo versus aquellas propuestas en el trabajo de Newton et al (1994). Finalmente, se desarrolla y evalúa, en la plataforma C-Linux, otro tipo de algoritmo de estimación del modelo de respuesta binaria propuesto en Scheihing (1995) y que incorporan el muestreo del parámetro funcional del modelo.
Abstract:
In this work, it is developed a methodology for the Bayesian inference of semiparametric binary response model, that allows the modeling of real data. For this, is considered the speciflcation of the model developed by Scheihing (1995), this is, the prior specification of the functional parameter, that it corresponds to the distribution function of a latent variable, is of the Dirichlet process type and the prior especification of the Euclidian parameter, that it corresponds to the coefficients of a linear combination of the exogenous variables, is an arbitrary probability distribution. The work includes tests of the algorithms proposed by Acuña (2000) with a set of real data originating of the studies of Newton et al (1994), studying the sensitivity of these algorithms to different specifícations. In addition, some experiments are made to study the roll of the restrictions of identification in this model versus those proposed in the work of Newton et al (1994). Finally, it is developed and it evaluated, in the C-Linux platform, another type of algorithm of estimation of semiparametric binary response model proposed in Scheihing (1995), which incorpórate the sampling of the functional parameter of the model.
Palabras Clave:
algoritmos; probabilidad a priori; simulación por computadores
Editor:
Universidad Austral de Chile - Sistema de Bibliotecas - Programa Cybertesis
Formato:
text/pdf
Idioma:
es
Copyright:
Alcaíno Espinoza, Guillermo Ivo
Dirección Electrónica:
http://cybertesis.uach.cl/tesis/uach/2004/bmfcia346m/doc/bmfcia346m.pdf