Estimulación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observado

Consideramos un modelo de efectos mixtos general, donde la variabilidad de los efectos aleatorios de los individuos o unidades experimentales son incorporados a través de una ecuación diferencial estocástica. Estos modelos son útiles para analizar simultáneamente datos de medidas repetidas tomadas e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Soto, José, Infante, Saba, Camacho, Franklin, Amaro, Isidro R.
Formato:	Online
Idioma:	spa
Publicado:	Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2019
Acceso en línea:	https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223

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spelling	RMTA362232022-02-01T18:09:42Z Estimation of a mixed effects model using a partially observed diffusion process Estimulación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observado Soto, José Infante, Saba Camacho, Franklin Amaro, Isidro R. mixed effects models stochastic differential equations Markov chains; Monte Carlo algorithms modelos de efectos mixtos ecuaciones diferenciales estocásticas algoritmos Monte Carlo por cadenas de Markov We consider a general mixed-effects model, where the variability of random effects of experimental individuals or units is incorporated through a stochastic differential equation. These models are useful for simultaneously analysing data from repeated measurements taken in discrete time and with errors. A Markov chain Monte Carlo algorithm was implemented to make the statistical inference a posteriori. A diagnostic analysis was carried out on the estimated parameters to detect if the model is suitable and show its convergence, in addition to the traces and posterior densities are shown. The methodology is illustrated using simulated data. Consideramos un modelo de efectos mixtos general, donde la variabilidad de los efectos aleatorios de los individuos o unidades experimentales son incorporados a través de una ecuación diferencial estocástica. Estos modelos son útiles para analizar simultáneamente datos de medidas repetidas tomadas en tiempo discreto y con errores. Se implementó un algoritmo Monte Carlo por cadenas de Markov para hacer la inferencia a posteriori. Se realizó un análisis de diagnóstico sobre los parámetros estimados para detectar si el modelo es adecuado y mostrar su convergencia, además se muestran las trazas y las densidades estimadas a posteriori. La metodología se ilustró empleando datos sintéticos. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2019-03-08 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf application/postscript application/x-dvi https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223 10.15517/rmta.v26i1.36223 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 26 No. 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 26 Núm. 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98 Revista de Matemática; Vol. 26 N.º 1 (2019): Revista de Matemática: teoría y Aplicaciones; 83-98 2215-3373 1409-2433 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/37086 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/37087 https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/36223/38296
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Estimulación de un modelo de efectos mixtos usando un proceso de difusión parcialmente observado

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