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Título: DESAGREGACIÓN DE DATOS CON INFERENCIA ECOLÓGICA: IMPLEMENTACIÓN DE MODELOS CON BASE EN LA NORMAL TRUNCADA Y EN LA BINOMIAL-BETA VÍA ALGORITMO EM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ROGERIO SILVA DE MATTOS

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 1347
Catalogação:  13/03/2001 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347@2
Referência [es]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=1347@4
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.1347

Resumo:
La inferencia ecológica reúne un conjunto de procedimentos estatísticos para prever datos desagregados cuando solo están disponibles datos agregados. Dos nuevas metodologías propuestas recientemente han motivando nuevos desarrollos en el área: el modelo que tiene como base la normal bivariada truncada (MNBT) y el modelo jerárquico binomial- beta (MHBB). La tesis reevalúa estas metodologías y explora implementaciones computacionales más eficientes a través del Algoritmo EM y una de sus extensiones, el Algoritmo ECM. Estos métodos se comparan con métodos de quase- Newton. Se obtiene una versión estable aunque más lenta, para la implementación de MNBT y una versión estable y más rápida para el MHBB. Adicionalmente, se comparan las metodologías en función de sus capacidades predictivas a través de un extenso experimento de Monte Carlo. Em la mayor parte de los casos se observa superioridad del MHNBT. Se corrigen problemas de modelaje del MHBB apuntadando uma limitación asintótica de las previsiones producidas por este último.

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