Fitting a multilevel linear model to a sample of contingency tables using generalized least squares



Título del documento: Fitting a multilevel linear model to a sample of contingency tables using generalized least squares
Revista: Investigación operacional
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000417256
ISSN: 0257-4306
Autores: 1
2
3
Instituciones: 1Instituto de Cibernética, Matemática y Física, La Habana. Cuba
2Universidad de La Habana, La Habana. Cuba
3Universidad Veracruzana, Veracruz. México
Año:
Volumen: 28
Número: 3
Paginación: 205-215
País: Cuba
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Aplicado
Resumen en español En este trabajo se propone un nuevo enfoque para la estimación de modelos multinivel en tablas de contingencia. Este enfoque se basa principalmente en el uso del modelo lineal como base fundamental para elaborar métodos de inferencia y el empleo de algoritmos de mínimos cuadrados generalizados iterativos para la estimación de los parámetros fijos y aleatorios. Como ilustración se considera un modelo de regresión logística en 2 niveles y se aplica el procedimiento propuesto a un problema tomado de la literatura. Finalmente se realiza un breve estudio de simulación para examinar el comportamiento de las estimaciones
Resumen en inglés In this work we propose a new approach for estimating multilevel models in contingency tables. This approach is based mainly on the use of the linear model as fundamental base to elaborate inference methods and the application of algorithms of iterative generalized least squares for the estimation of the fixed and random parameters. As illustration it is considered a logistic regression model in two levels and the proposed procedure is applied to a real problem from the literature. Finally, we carried out a brief simulation study to examine the behaviour of the estimates
Disciplinas: Matemáticas
Palabras clave: Matemáticas aplicadas,
Regresión logística,
Modelos lineales,
Modelos multinivel
Keyword: Mathematics,
Applied mathematics,
Logistic regression,
Multilevel models
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