Diseños óptimos bayesianos para el modelo logístico con efectos aleatorios
J. M. Rodríguez Díaz, M. T. Santos Martín, C. Tommasi
El modelo logístico con todos los efectos aleatorios no ha sido hasta la fecha estudiado en la literatura. En este caso se puede probar que la matriz de información de Fisher es equivalente a la del modelo linealizado, al igual que ocurre cuando los efectos son fijos. El problema principal es la dependencia de esta matriz de varias integrales, en general, costosas computacionalmente hablando, para las que se proponen diversas aproximaciones. Además, la matriz depende de los parámetros desconocidos, por lo que habrá que proporcionar unos valores iniciales de los mismos y por tanto los diseños óptimos serán óptimos locales. Como esta dependencia de los parámetros iniciales puede ser muy importante respecto del punto de vista de la eficiencia, en este trabajo se propone el cálculo de diseños óptimos bayesianos, más robustos respecto de la elección de los valores iniciales aunque lógicamente mucho más costosos de calcular. El procedimiento se ilustra con un adecuado ejemplo.
Palabras clave: modelo logístico, diseños óptimos bayesianos, efectos aleatorios
Programado
XC1a Pósters (Estadística)
18 de abril de 2012 12:00
Salón Madrid
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