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En busca de la independencia perdida : la utilización de modelos lineales generalizados mixtos en pruebas de preferencia

Ubicación: H 1840 BIS 2
Por: Mangeaud, Arnaldo.
Colaborador(es): Videla, Martín.
Otro título: Looking for the lost independence : using mixed generalized linear models in choice tests.Tipo de material: Artículos y capítulos.Tema(s): PRUEBAS DE ELECCION MULTIPLE | PREFERENCIA ALIMENTARIA | MODELOS ESTADISTICOS | DEVIANZA En: Ecología austral Vol.15, no.2 (dic.2005), p.199-206Resumen: La preferencia de organismos por ciertos recursos es frecuentemente evaluada mediante pruebas de eleccción múltiple, sin tener en cuenta en los análisis la dependencia entre las observaciones. Este trabajo presenta distintos modelos estadísticos que permiten contemplar la falta de independencia de los datos y compara la "performance" de cada uno de ellos empleando datos reales no simulados. Se utilizaron cuatro tipos de modelos: Análisis de Devianza (Modelo Lineal Generalizado Mixto), Análisis de la Varianza a un factor, ANOVA no paramétrico con bloques (Test de Friedman).. También se utilizaron una covariable y una variable compensadora ("offset"). Los resultados obtenidos sugieren que para la variable de tipo conteo (con distribución Poisson), el Modelo Lineal Generalizado Mixto fue el más potente, mientras que si se considera la medida relativizada (contenidos/superficie), la mayor potencia la obtuvo el MLG con una variable compensadora.
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La preferencia de organismos por ciertos recursos es frecuentemente evaluada mediante pruebas de eleccción múltiple, sin tener en cuenta en los análisis la dependencia entre las observaciones. Este trabajo presenta distintos modelos estadísticos que permiten contemplar la falta de independencia de los datos y compara la "performance" de cada uno de ellos empleando datos reales no simulados. Se utilizaron cuatro tipos de modelos: Análisis de Devianza (Modelo Lineal Generalizado Mixto), Análisis de la Varianza a un factor, ANOVA no paramétrico con bloques (Test de Friedman).. También se utilizaron una covariable y una variable compensadora ("offset"). Los resultados obtenidos sugieren que para la variable de tipo conteo (con distribución Poisson), el Modelo Lineal Generalizado Mixto fue el más potente, mientras que si se considera la medida relativizada (contenidos/superficie), la mayor potencia la obtuvo el MLG con una variable compensadora.

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