Identifying change points for linear mixed models: an solution through evolutionary algorithms
Spa: Los modelos matemáticos que tratan de explicar el comportamiento de ciertos fenómenos sujeto a la ocurrencia de determinadas características o efectos han sido un campo ya ampliamente estudiado. El modelo de regresión simple resulta ser una metodología práctica perono aplicable en todos los cas...
| Main Author: | |
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| Format: | Documento de Conferencia |
| Language: | spa |
| Published: |
2021
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| Online Access: | http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/7123 |
| Summary: | Spa: Los modelos matemáticos que tratan de explicar el comportamiento de ciertos fenómenos sujeto a la ocurrencia de determinadas características o efectos han sido un campo ya ampliamente estudiado. El modelo de regresión simple resulta ser una metodología práctica perono aplicable en todos los casos. Los modelos para datos longitudinales (o LMMs, modelos mixtos) han sido ampliamente estudiados y muy útiles en aquellos casos donde la variable objeto de estudio ha sido observada en múltiples ocasiones a tráves del tiempo. No obstante,dichos modelos asumen un comportamiento homogéneo sobre todo el rango de regresión.La propuesta expresada en este documento permite identificar los puntos de cambio sujeto específicos que permiten la minimización de una función de riesgo o pérdida asociada al modelo en mención. |
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