Procedimiento y algoritmo de estimación en modelos multinivel para proporciones

Procedimiento y algoritmo de estimación en modelos multinivel para proporciones

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...

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Bibliographic Details
Main Authors: ERNESTINA CASTELLS, MARIO M. OJEDA, MINERVA MONTERO
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Nacional de Colombia 2010-12-01
Series:Revista Colombiana de Estadística
Subjects:
Contingency tables
Iterative generalized least squares
Multilevel models
Online Access:http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512010000200004&lng=en&tlng=en
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spelling doaj-a3e44e48d2b24b938e1b69a66173d48a2020-11-24T21:02:04ZengUniversidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística0120-17512010-12-01332233250S0120-17512010000200004Procedimiento y algoritmo de estimación en modelos multinivel para proporcionesERNESTINA CASTELLS0MARIO M. OJEDA1MINERVA MONTERO2Universidad Autónoma de GuerreroUniversidad VeracruzanaInstituto de Cibernética, Matemática y FísicaEn 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.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512010000200004&lng=en&tlng=enContingency tablesIterative generalized least squaresMultilevel models
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description 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.
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