Endpoint-inflated beta-binomial regression for correlated count data

• Autor: Fazio Luna, Boris Manuel
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: inglés
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/18680
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/18680
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis de regresión; Probabilidades; Modelos matemáticos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El modelo de regresión binomial con in acción en los extremos permite modelar datos de conteo acotados en los que una alta proporción de las observaciones se encuentra en los extremos. Extendemos el modelo considerando una función de enlace de logit ordenado, la cual aprovecha la información de orden implícita en las probabilidades de in acción y exploramos el uso de efectos aleatorios y marginalización para manejar la presencia de observaciones repetidas. Empleamos un conjunto de datos previamente analizado en la literatura mediante un modelo de regresión binomial con in acción en los extremos que emplea el enlace softmax para mostrar el mejor ajuste logrado por nuestro modelo.