ESTRATEGIA DE MODELADOS ALTERNATIVOS PARA CARACTERIZAR EL MODELO DEL RADIO
Enviado por Jose Montiel Calderon • 17 de Marzo de 2017 • Apuntes • 1.430 Palabras (6 Páginas) • 200 Visitas
ESTRATEGIA DE MODELADOS ALTERNATIVOS PARA CARACTERIZAR EL MODELO DEL RADIO
La aplicación de la regresión logística y de Posesión se ha centrado en la ciencia social y los campos médicos. Estas técnicas no se aplican en las operaciones militares a pesar de que las variables de respuesta que miden el éxito o el fracaso se encuentran comúnmente en este campo. Este artículo explora la aplicación de logística ordinal y regresión de Posesión como alternativas a la estimación de mínimos cuadrados ordinarios para modelar el rendimiento operativo de pruebas militares. Tres técnicas de modelado se emplearon en el análisis: regresión lineal múltiple (MLR), regresión logística ordinal (OLS), y la regresión de Posesión (PR). El propósito del estudio fue determinar qué técnica de regresión mejor se ajusta a los datos de prueba. El análisis de regresión es una de las técnicas más utilizadas para el análisis de los datos multifactoriales. Un modelo de regresión expresa la relación entre una variable de interés (la respuesta) y un conjunto de variables de predicción relacionados. En general, la variable de respuesta y puede estar relacionada con k regresores para que
y = β0 + β1x1 + β2 x2 + ... + βk xk + ε .
El estimador de mínimos cuadrados de β es
βˆ = ( X ' X )−1 X ' y.
En los casos en los que la variable respuesta es discreto y limitado, el número de resultados posibles por mínimos cuadrados ordinarios no puede ser la mejor opción para modelar la relación de entrada-salida. Técnicas como la logística y regresión de Posesión son más apropiados. La regresión logística puede ser binaria, multinominal vs ordinal. La regresión logística binaria se puede utilizar en situaciones en las que la variable de respuesta puede adoptar dos resultados posibles
Figura 1. Modelo de regresión logística binaria
[pic 1]
La regresión logística se utiliza para predecir las probabilidades ( π /1− π ) de un éxito, sobre la base de la configuración de las variables independientes. Las probabilidades se definen como la probabilidad de que un resultado particular de un éxito, dividido por la probabilidad de un fallo. El método de máxima verosimilitud se utiliza para estimar los parámetros en el predictor lineal β + β x. regresión de Posesión se puede utilizar cuando la respuesta de interés es una variable aleatoria discreta. En esta situación, la variable de respuesta representa un recuento de algún evento, tales como defectos por unidad, o errores en el software o los contaminantes en el medio ambiente. Al igual que la regresión logística, regresión de posesión es un procedimiento iterativo; con las estimaciones de máxima verosimilitud obtenidos por mínimos cuadrados iterativo reponderados.
Un modelo de probabilidad razonable para datos de recuento es a menudo la distribución de posesion [pic 2]
El modelo de regresión de Posesión se puede escribir como ...
[pic 3]
Suponemos que los valores esperados de la respuesta observada se pueden escribir como
una función g que se refiere la media de la respuesta a un predictor lineal, decir ...
[pic 4]
La función g se suele llamar la función de enlace. La relación entre la media y el predictor lineal es ....[pic 5]
Hay varias funciones de enlace que se utilizan comúnmente con la distribución de Poisson, una función de enlace popular es el enlace de registro, que se define como ..
[pic 6]
Para la función de enlace de registro, la relación entre la media de la variable de respuesta y el predictor lineal es ..
[pic 7]
El registro de enlace es particularmente atractivo para la regresión de Posesión , ya que garantiza que todos los valores predichos de la variable de respuesta será no negativo. Ambas técnicas de regresión logística y de Poisson se consideran para el modelado de datos de la próxima estudio de caso ...
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