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...
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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 |
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| author | García Cruz, Ehidy Karime |
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| description | 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. |
| format | Documento de Conferencia |
| id | repositorio.uptc.edu.co-001-7123 |
| institution | Repositorio Institucional UPTC |
| language | spa |
| publishDate | 2021 |
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| spelling | repositorio.uptc.edu.co-001-71232022-08-10T22:18:17Z Identifying change points for linear mixed models: an solution through evolutionary algorithms García Cruz, Ehidy Karime 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. 2021-12-21T18:42:08Z 2021-12-21T18:42:08Z 2017-02-16 Documento de Conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_8544 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Text http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/7123 1583 instname:Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia reponame:Repositorio de la Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia repourl:https://repositorio.uptc.edu.co/ spa Congreso Internacional Gestión e Innovación CIGI-2016 https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/cigi2016/cigi2016/paper/download/1583/1583 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_14cb application/pdf application/pdf https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/cigi2016/cigi2016/paper/view/1583 |
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