Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de ceros

Díaz Prieto, Edinson Javier

Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de ceros

dc.contributor.advisor	Bermúdez Rubio, Dagoberto
dc.contributor.advisor	Pineda Ríos, Wilmer Darío
dc.contributor.author	Díaz Prieto, Edinson Javier
dc.contributor.cvlac	http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000014678
dc.contributor.cvlac	http://scienti.colciencias.gov.co:8081/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001454199
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dc.contributor.googlescholar	https://scholar.google.es/citations?user=5KmOl5oAAAAJ&hl=es
dc.contributor.gruplac	https://scienti.minciencias.gov.co/gruplac/jsp/visualiza/visualizagr.jsp?nro=00000000007553
dc.contributor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-7774-951X
dc.contributor.orcid	https://orcid.org/0000-0001-7774-951X
dc.date.accessioned	2018-02-14T13:42:41Z
dc.date.available	2018-02-14T13:42:41Z
dc.date.issued	2018
dc.description	En este documento se presentan los an alisis realizados a partir del ejercicio de modelaci on de la cantidad de incendios forestales registrados en los 212 municipios que componen los departamentos de Antioquia y Santander durante el a~no 2013. Para dicho análisis se empleó el método de modelos lineales generalizados mixtos inflados de ceros en el que se estimó el efecto de diferentes variables climáticas y geográfi cas medidas en cada municipio. El proceso de estimaci on se realiz o mediante modelos aditivos generalizados de ubicaci on, escala y forma, en el cual se obtuvieron los par ametros mediante estimaciones lineales generalizas, estimaciones no paramétricas y una estimación de retardo espacial mediante modelos SAR.	spa
dc.description.abstract	This document presents the analyzes carried out in the 212 municipalities that make up the departments of Antioquia and Santander during 2013. For this analysis, the method of zero inflated generalized linear models was used in which the e ect of di erent climatic and geographical variables measures in each municipality, is estimated. The estimation process was carried out by generalized additive models of location, scale and shape, in which the parameters were obtained through generalized linear estimates, non-parametric estimates and an estimate of spatial delay by SAR models.	spa
dc.description.degreelevel	Pregrado	spa
dc.description.degreename	Profesional en estadística	spa
dc.description.domain	http://unidadinvestigacion.usta.edu.co
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.citation	Díaz Prieto, E. J. (2018). Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de ceros. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia	spa
dc.identifier.instname	instname:Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.reponame	reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomás	spa
dc.identifier.repourl	repourl:https://repository.usta.edu.co	spa
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11634/10375
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Santo Tomás	spa
dc.publisher.branch	CRAI-USTA Bogotá	spa
dc.publisher.faculty	Facultad de Estadística	spa
dc.publisher.program	Pregrado Estadística	spa
dc.relation.references	Agresti, A. (2015), Foundations of linear and generalized linear models, John Wiley & Sons.
dc.relation.references	Correa Morales, J. C. & Salazar Uribe, J. C. (2016), Introducci´on a Los Modelos Mixtos, Universidad Nacional de Colombia-Sede Medell´ın.
dc.relation.references	Cressie, N. (1991), Statistics for Spatial Data, Wiley-Interscience.
dc.relation.references	De Smith, M. J., Goodchild, M. F. & Longley, P. (2007), Geospatial analysis: a comprehensive guide to principles, techniques and software tools, Troubador Publishing Ltd.
dc.relation.references	Durb´an, M. (2009), ‘An introduction to smoothing with penalties: P-splines’, Bolet´ın de Estad´ıstica e Investigaci´on Operativa 25(3), 195–205.
dc.relation.references	Eilers, P. H. & Marx, B. D. (1996), ‘Flexible smoothing with b-splines and penalties’, Statistical science pp. 89–102.
dc.relation.references	Paula, G. A. (2004), Modelos de regress˜ao: com apoio computacional, IME-USP S˜ao Paulo
dc.relation.references	Rigby, R. A. & Stasinopoulos, D. M. (2005), ‘Generalized additive models for location, scale and shape’, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics) 54(3), 507–554.
dc.relation.references	Shelton, A. O., Thorson, J. T., Ward, E. J. & Feist, B. E. (2014), ‘Spatial semiparametric models improve estimates of species abundance and distribution’, Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences 71(11), 1655–1666.
dc.relation.references	Stasinopoulos, M. D., Rigby, R. A., Heller, G. Z., Voudouris, V. & De Bastiani, F. (2017), Flexible Regression and Smoothing: Using GAMLSS in R, CRC Press.
dc.relation.references	Stroup, W. W. (2012), Generalized linear mixed models: modern concepts, methods and applications, CRC press.
dc.relation.references	Vanegas, L. H. & Paula, G. A. (2015), ‘A semiparametric approach for joint modeling of median and skewness’, Test 24(1), 110–135.
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.local	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.keyword	Mixed Model	spa
dc.subject.keyword	Linear Generalized Models	spa
dc.subject.keyword	Forest Fires	spa
dc.subject.keyword	Count Data	spa
dc.subject.keyword	Zero-In ated Models	spa
dc.subject.lemb	Modelos lineales (Estadística)
dc.subject.lemb	Modelos matemáticos
dc.subject.lemb	Estadística matemática
dc.subject.proposal	Modelos Mixtos	spa
dc.subject.proposal	Modelos Lineales Generalizados	spa
dc.subject.proposal	Incendios Forestales	spa
dc.subject.proposal	Datos de Conteo	spa
dc.subject.proposal	Modelos Cero Inflados	spa
dc.title	Estimación de un modelo lineal generalizado mixto para datos de conteo con exceso de ceros	spa
dc.type	bachelor thesis
dc.type.category	Formación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de pregrado	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.coarversion	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.drive	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.local	Tesis de pregrado	spa
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/acceptedVersion