| Revista: | Investigación operacional |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000379140 |
| ISSN: | 0257-4306 |
| Autores: | Juárez, O1 Castells, E2 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Guerrero, Facultad de Matemática, Chilpancingo, Guerrero. México 2Universidad Veracruzana, Area Economico-Administrativa, Jalapa, Veracruz. México |
| Año: | 2010 |
| Volumen: | 31 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 109-125 |
| País: | Cuba |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en español | En este trabajo se explora el método Bayesiano de selección de árboles de regresión propuesto por Chipman et al. (1998a), así como otros resultados afines de los mismos autores. Las ap licaciones del referido método requieren que se generen modelos utilizando los métodos de Monte Carlo vía Cadenas de Markov, y pa ra las mismas ha resultado conveniente un agrupamiento de dichos modelos, para lo cual se necesitan métricas. Aquí pr oponemos una nueva métrica para agrupar los modelos. También se hace un estudio por simulaciones con el objetivo de explorar la posibilidad de disminuir el número de modelos que son necesarios generar para determinar (con el enfoque de Chipma n et al. (1998a)) un árbol que explique satisfactoriamente a un conjunto de datos. Se aplica la metodología a los datos que utili zaron Denison et al. (1998) en la ilustración de su método, lo que permite hacer comparaciones. Por último se presentan los resulta dos de la aplicación en el estudio socio-económico que precedió a un proyecto hidrológico |
| Resumen en inglés | The Bayesian method for selecting regression models proposed by Chipman et al. (1998a) as well as some related results of the same authors are explored. In applications of this method, forming groups of the generated models has resulted a very useful to ol (models are generated by Monte Carlo Markov Chains) so some metrics are required and here we propose a new one for grouping the models. The possibility of reduc ing the number of necessaries models to be generated in order to determine (with Chipman et al. (1998a) approach) a tree which give a satisfactory explanation of the data is explored by means of a simulation study. We apply the method to the data used by Denison et al. (1998) and some comparisons are made. Lastly we analyze the results of the application to the data of some socio-economical study |
| Disciplinas: | Matemáticas, Sociología |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Organización social, Método bayesiano, Arboles de regresión, Cadenas de Markov |
| Keyword: | Mathematics, Sociology, Applied mathematics, Social organization, Bayesian methods, Regression trees, Markov chains |
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