Aplicación de los modelos lineales generalizados mixtos en el modelamiento de datos de conteo georeferenciados por municipios en el departamento de Antioquía
DOI:
https://doi.org/10.18270/cuaderlam.v8i15.1259Palabras clave:
Datos georeferenciados, Error cuadrático medio, Familia exponencial, Modelos lineales generalizados mixtos, NormalidadResumen
Artículo de investigación
El origen de este trabajo se fundamenta en la necesidad de modelar estadísticamente datos de conteo georeferenciados en polígonos irregulares tales como: número de homicidios por barrio, número de habitantes por localidad, enfermos por municipio, entre otros; con el objetivo de encontrar algún tipo de dependencia espacial a partir de la localización geográfica.
El estudio pretendió comparar dos tipos de modelos lineales generalizados mixtos (MLGM), uno cuya estimación de los parámetros del modelo parte de la aplicación de Cadenas de Markov de Monte Carlo (MCMC) y el otro por medio de máxima verosimilitud penalizada; además, se hicieron otras comparaciones con el modelo tradicional auto regresivo simultáneo (SAR) y el modelo auto regresivo condicional (CAR); modelos que parten del supuesto de normalidad, invertibilidad de la matriz de varianzas y covarianzas, y construcción de una matriz de vecindad, supuestos que no necesariamente deben cumplirse con MLGM.
Se encontró, que los MLGM dan indicio de ser una alternativa en el modelamiento de datos de conteo y se comprobó con una aplicación a partir de la georeferenciación por municipio y modelación de los 200 apellidos más frecuentes de Antioquia, en donde igualmente se concluyó que los MLGM muestran el menor error cuadrático medio (ECM).
Descargas
Referencias bibliográficas
BESAG, Julian y GLEAVES, Timothy. On the detection of spatial pattern in plan communities. England: University of Newcastle upon Tyne. Biometrics Vol. 32, No. 3 (Sep. 1976), p. 659-667.
BIVAND, Roger y PEBESMA, Edzer. Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 2011
BORDA, Ricardo; IRAL, Rene y CABRERA, Kenneth. Comparación de las metodologías: Modelo Lineal Generalizado mixto marginal espacial con varianza CAR bajo respuesta Poisson y Modelo Lineal Generalizado Poisson Log-lineal con distribución subyacente gausiana en el estudio de datos de área. Medellín: Universidad Nacional de Colombia, 2011
CHASCO,Coro. Econometría espacial aplicada a la predicción-extrapolación de datos microterritoriales. Madrid: Consejería de Economía e Innovación Tecnológica, 2003.
CRESSIE, Noel. Statistics for Spatial data Revised Edition, New York: John Wiley & Sons, 1993.
DIGGLE, Peter y Ribeiro, Paulo. Model based Geostatistics. Brasil: Springer Series in Statistics, 2007.
GIRALDO, Ramón. Estadística espacial. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia, 2009.
GOMEZ, Santiago; HINESTROSA, Paula y MUÑETON, Guberney. Procesos poblacionales en Antioquia, Colombia, a partir de relaciones de parentesco intermunicipales. En: Papeles poblacionales, Julio-septiembre, número 057, Universidad Autónoma del Estado de México, Toluco, p 257-274, 2008.
HAINING, Robert. Spatial data analysis: Theory and practice. Cambridge: University Press, 2003.
MCCULLAGH, P. Y NELDER, J.A. Generalized Linear Models, Second Edition. New York: Chapman and Hall, 1989
ORD, Keith. Spatial autocorrelation. London: Pion, 1973.
PINHEIRO, Jose. y BATES, Douglas. MixwdEffects Models in S and S-Plus. New York: Springer, 2000.
SCHABENBERGER, Oliver y GOTWAY, Carol. Contemporary Statistical Models. Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science. Boca Raton. Press, 2002.
SCHABENBERGER, Oliver y GOTWAY, Carol A. Statistical Methods for Spatial Data Analysis. Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science. Boca Raton, 2005.
WITLLE, P. On stationary processes in the plane. Biometrika Vol. 41, No. ¾, P. 434-449, 1954.
WOLFINGER, R.D. y O’CONNELL. M.Generalized linear mixed models: a pseudo likelihood approach. Journal of Statistical Computing and Simulation, 48:233–243, 1993.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Los autores cuando envían sus artículos para su evaluación certifican originalidad y transfieren los derechos de propiedad patrimonial a la RevistaCuadernos Latinoamericanos de Administración, de la Universidad El Bosque, para su difusión en forma impresa y/o electrónica. Pero la evidencia científica, la originalidad, el contenido de los documentos son de responsabilidad exclusiva y única de los autores.