derecho registral

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UNIVERSIDAD DE LA UNIVERSIDAD DE PADUA
FACULTAD DE CIENCIAS DE ESTADÍSTICA
CURSO LAUREATRIENNALE
EN ESTADÍSTICAS Y TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN
Prueba de parche para los efectos fijos de un modelo mixto
Ponente: Prof. ch.mo. Livio Finos
CO-: dr. Darío Basso
LAURENDO: Andrea Novello, 600722
CURSO 2010-2011


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1 INTRODUCCIÓN A LOS MODELOS MIXTOS
Losmodelos lineales analizados se llaman modelos lineales para
efectos fijos y están constituidas como sigue:
y X
Donde y es el vector de respuesta
n * 1
que es la variable de respuesta
mientras que X es una matriz
n * m
constituyendo las variables explicativas
(Variables independientes), β
m * 1
es un vector de parámetros a estimar
y ε es un vector
n * 1
dijo que los"residuales", "errores" hechas durante
estimar que los residuos de la variable y por el portador
Xβ
.
En algunos casos, es posible considerar la matriz X como una matriz
datos estocásticos que viene por ejemplo de una distribución normal
(Enfoque estocástico), pero en general se considera como la matriz X
determinista y por lo tanto no asume ninguna distribución para que
(Enfoquedeterminista), mientras que por el contrario el vector ε se asume
como procedente de una distribución que en este caso asume
normal:
Ñ ​​ε 0,
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con elementos iid.
Una de las características de los modelos de efectos fijos es que cada uno
observación es de por sí independiente de los otros; este supuesto, sin embargo,
obviamente no siempre puede ser satisfecha:
Tomemos, por ejemplo, unexperimento llevado a cabo en pacientes con
que se administró un medicamento y que queremos observar el
síntomas que creemos que podrían verse afectados por la droga. Tomar
por lo tanto, las mediciones más sobre cada tema en diferentes momentos correspondientes a
días después de tomar el medicamento y tratar de construir un
modelo.
¿Qué aprecia de inmediato es que, obviamente, las medidas aque se refiere
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modelo mismo no pueden ser independientes el uno del otro para obvio
razones, no se puede asumir que las realizaciones de (entre)
sujeto y del sujeto son mutuamente independientes.
En este caso, por lo tanto, tenemos que para cada sujeto a su interior
(Whithin) Las observaciones están relacionadas, sino entre una persona y la otra el
correlación de suscomponentes es 0.
Supongamos, por ejemplo, entre un sujeto y los demás valores se han
medios completamente diferentes pero muy similares oscilación
dentro del mismo grupo, en este caso se puede pensar que el
y es la variable respuesta es determinada por los efectos fijos, sino también por una
vector de coeficientes aleatorios
que describen las peculiaridades
individual. Esto cambiavectoriales de persona a persona y se mueve
la intersección de la línea recta formada por los elementos de
es decir, los
correspondiente al sujeto.
En este caso se llega a un modelo así:
alfa que es el promedio de las observaciones totales.
Casos como estos pueden, por supuesto, ser variado y no es
sólo los pacientes y medicinas.
Los sujetos o grupos (clusters) de hecho, puede serde diferentes tipos,
el ejemplo considerado por encima de las preocupaciones de medidas repetidas en
mismo tema, pero en general las personas sólo pueden
entenderse como grupos diferentes que crean múltiples fuentes de varianza
debido a la diversificación entre un grupo y otro, o pueden
cubrir incluso la serie de tiempo en el que se relaciona cada elemento a la
anterior, dado que setrata de mediciones sobre el mismo elemento en
unidades de tiempo diferentes.
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1.1 EL MODELO MIXTO
Ahora vamos a proceder a la generalización de los modelos descritos anteriormente de tal manera
para incluir muchos de los casos posibles:
Son
Z
la
matrices fijas
n
la
* K
donde
n
la
corresponde al número de
elementos dentro del grupo.
El modelo mixto...