Modelos de clases latentes en tablas poco ocupadas: una contribución basada en bootstrap

 

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Detalles Bibliográficos
Autor: Araya Alpízar, Carlomagno
Formato: tesis doctoral
Fecha de Publicación:2011
Descripción:El contexto general de esta investigación, se enmarca en el estudio del problema que puede surgir en la aplicación de los Modelos de Clases Latentes, cuando se incumplen las propiedades asintóticas de los estadísticos de bondad de ajuste, situación que se presenta en las tablas de contingencia poco ocupadas, conocidas como “sparse data”. Los datos “sparse” se presentan a menudo en conjuntos de datos pequeños o cuando el número posible de patrones de respuesta es grande, ya que la mayoría de los patrones de respuestas tienen frecuencias cero o tienden a cero. El problema ha sido resuelto utilizando el método Bootstrap Paramétrico. Básicamente, el método consiste en simular conjuntos de datos adicionales, utilizando un modelo de clases latentes hipotético para los datos originales.
País:Kérwá
Institución:Universidad de Costa Rica
Repositorio:Kérwá
OAI Identifier:oai:https://www.kerwa.ucr.ac.cr:10669/542
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/10669/542
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Clases latentes
Bootstrap
Método de patrones
Método no paramétrico corregido