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...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակ: García Cruz, Ehidy Karime
Ձևաչափ: Documento de Conferencia
Լեզու:spa
Հրապարակվել է: 2021
Առցանց հասանելիություն:http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/7123
Նկարագրություն
Ամփոփում: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.