PROCEDURE AND ESTIMATION ALGORITHM IN MULTILEVEL MODELS FOR PROPORTIONS PROCEDIMIENTO Y ALGORITMO DE ESTIMACIÓN EN MODELOS MULTINIVEL PARA PROPORCIONES

This paper describes a procedure for the estimation of fixed and random parameters in multilevel model for proportions. The estimation procedure is developed using Iterative Generalized Least Squares. Once the model is formulated, we demonstrate that it is possible to apply the asymptotic estimation...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Castells Ernestina, Ojeda Mario M., Montero Minerva
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2010-11-01
Series:Revista Colombiana de Estadística
Subjects:
Online Access:http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29820
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spelling doaj-0ea1285133a84d0bbf76f8eda18663972020-11-25T00:35:15ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512010-11-01332233250PROCEDURE AND ESTIMATION ALGORITHM IN MULTILEVEL MODELS FOR PROPORTIONS PROCEDIMIENTO Y ALGORITMO DE ESTIMACIÓN EN MODELOS MULTINIVEL PARA PROPORCIONESCastells ErnestinaOjeda Mario M.Montero MinervaThis paper describes a procedure for the estimation of fixed and random parameters in multilevel model for proportions. The estimation procedure is developed using Iterative Generalized Least Squares. Once the model is formulated, we demonstrate that it is possible to apply the asymptotic estimation theory in the framework of the general lineal model. An algorithm to calculate the proposed estimators is elaborated. We illustrate the application using an example of meta-analysis. It is concluded that the proposed procedure can be favorable strategy to do applied research.<br>En este artículo se describe un procedimiento para la estimación de parámetros fijos y aleatorios en modelos multinivel para proporciones. El procedimiento de estimación se basa en el método de los mínimos cuadrados generalizados. Una vez que se formula el modelo, se demuestra que es posible aplicar la teoría asintótica de estimación en el marco del modelo lineal general. Se elabora un algoritmo que permite calcular los estimadores propuestos. La aplicación se ilustra con un ejemplo de meta-análisis. Se concluye que el procedimiento presentado puede ser una estrategia favorable en investigaciones aplicadas.http://www.revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29820Contingency tablesIterative generalized least squaresMultilevel
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Revista Colombiana de Estadística
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