Sobre la construcción del mejor predictor lineal insesgado (BLUP) y restricciones asociadas
Fuente:
Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Nacional de Colombia
2007
|
| Schlagworte: | |
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| _version_ | 1876462445587857408 |
|---|---|
| author | Sandra Patricia Barreto |
| author_facet | Sandra Patricia Barreto |
| contents | Sobre la construcción del mejor predictor lineal insesgado (BLUP) y restricciones asociadas Sandra Patricia Barreto Luis Alberto López Diana Carolina Franco Física, Astronomía y Matemáticas diseño cruzado modelos de efectos mixtos multiplicadores de Lagrange modelos lineales jerárquicos A través del modelo lineal clásico de Gauss-Markov, se caracteriza el modelode efectos mixtos, se aplica la técnica de multiplicadores de Lagrangepara obtener los mejores predictores lineales (BLUP) y se ilustran los resultadosde Searle (1997), donde se encuentra que las sumas de los BLUP,cuando se evalúan sobre los efectos aleatorios (exceptuando las interaccionesprovenientes únicamente de efectos aleatorios), son iguales a cero, encontrándosecon esto una analogía entre la reparametrización -restricción que sehace sobre los modelos de efectos fijos y la forma general de la restricción quese hace sobre los modelos de efectos mixtos. Se lleva a cabo una ilustraciónen modelos cruzados con los resultados expuestos en Gaona (2000), dondese evaluó la ganancia de peso en novillos de ganado criollo sanmartiniano;adicionalmente para modelos jerárquicos se ilustra con los resultados presentadosen Harville & Fenech (1985), correspondientes a mediciones de lasganancias en peso de un grupo de ovejos machos.Se observa de los resultados que en el modelo usual de análisis de varianzapara modelos mixtos, ciertas sumas de los predictores lineales insesgados(BLUP), asociados a los efectos aleatorios, son iguales a cero si se tiene unmodelo con una sola variable respuesta. Sin embargo, esta propiedad sepierde cuando se tienen evaluaciones diferentes en la misma unidad experimental,las cuales van a estar correlacionadas. Un caso diferente resulta enestudios longitudinales como se muestra empíricamente en la sección 5.3. 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930102 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.30 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89930102 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Sobre la construcción del mejor predictor lineal insesgado (BLUP) y restricciones asociadas Sandra Patricia Barreto Física, Astronomía y Matemáticas diseño cruzado modelos de efectos mixtos multiplicadores de Lagrange modelos lineales jerárquicos Sobre la construcción del mejor predictor lineal insesgado (BLUP) y restricciones asociadas Sandra Patricia Barreto Luis Alberto López Diana Carolina Franco Física, Astronomía y Matemáticas diseño cruzado modelos de efectos mixtos multiplicadores de Lagrange modelos lineales jerárquicos A través del modelo lineal clásico de Gauss-Markov, se caracteriza el modelode efectos mixtos, se aplica la técnica de multiplicadores de Lagrangepara obtener los mejores predictores lineales (BLUP) y se ilustran los resultadosde Searle (1997), donde se encuentra que las sumas de los BLUP,cuando se evalúan sobre los efectos aleatorios (exceptuando las interaccionesprovenientes únicamente de efectos aleatorios), son iguales a cero, encontrándosecon esto una analogía entre la reparametrización -restricción que sehace sobre los modelos de efectos fijos y la forma general de la restricción quese hace sobre los modelos de efectos mixtos. Se lleva a cabo una ilustraciónen modelos cruzados con los resultados expuestos en Gaona (2000), dondese evaluó la ganancia de peso en novillos de ganado criollo sanmartiniano;adicionalmente para modelos jerárquicos se ilustra con los resultados presentadosen Harville & Fenech (1985), correspondientes a mediciones de lasganancias en peso de un grupo de ovejos machos.Se observa de los resultados que en el modelo usual de análisis de varianzapara modelos mixtos, ciertas sumas de los predictores lineales insesgados(BLUP), asociados a los efectos aleatorios, son iguales a cero si se tiene unmodelo con una sola variable respuesta. Sin embargo, esta propiedad sepierde cuando se tienen evaluaciones diferentes en la misma unidad experimental,las cuales van a estar correlacionadas. Un caso diferente resulta enestudios longitudinales como se muestra empíricamente en la sección 5.3. 2007 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89930102 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.30 |
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| topic | Física, Astronomía y Matemáticas diseño cruzado modelos de efectos mixtos multiplicadores de Lagrange modelos lineales jerárquicos |
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