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dc.coverage.spatialBogotá, Colombiaspa
dc.creatorGonzález, Leandro
dc.creatorBarragán, Sandra
dc.date.accessioned2020-04-29T16:06:48Z
dc.date.available2020-04-29T16:06:48Z
dc.date.created2017
dc.identifier.issn2145-9371spa
dc.identifier.otherhttp://dx.doi.org/10.14482/inde.35.2.10167spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12010/9062
dc.description.abstractEn este artículo se muestra un análisis de diseños experimentales con mezclas simplex centroides con respuestas binomial y Poisson empleando un Modelo Lineal Generalizado. Se comparó la precisión y el cubrimiento de los intervalos de confianza, alrededor de las medias esperadas, obtenidos bajo un modelo de Mínimos Cuadrados Ordinarios que utiliza una transformación con los proporcionados por un modelo lineal generalizado; dicha comparación se hizo mediante dos simulaciones en donde se asume un modelo conocido. En dichas simulaciones se introdujo reiteradamente una perturbación aleatoria de las medias esperadas en cada punto experimental. Los nuevos vectores de respuestas fueron analizados con cada uno de los dos modelos. La precisión y el cubrimiento fueron reportados, en cada caso, en función de la magnitud de la perturbación inducida y fueron utilizados como medida de comparación de la incertidumbre de la estimación y para evaluar el comportamiento de ambos modelos. En el análisis en un diseño experimental con mezclas con respuesta no normal, el Modelo Lineal Generalizado produjo mejores resultados en términos de precisión y cubrimiento que el hecho con Mínimos Cuadrados Ordinarios basado en una transformación.spa
dc.format.extent20 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.publisherUniversidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.subjectCoberturaspa
dc.subjectExperimentos con mezclasspa
dc.subjectMínimos cuadrados ordinariosspa
dc.subjectModelo lineal generalizadospa
dc.subjectPrecisiónspa
dc.titleSimulación de la precisión y el cubrimiento en experimentos con mezclas con respuestas binomial y poisson analizados bajo modelos lineales generalizados y mínimos cuadrados ordinariosspa
dc.title.alternativeSimulation of the accuracy and coverage in experiments including mixtures with binomial and poisson responses studied using generalized linear model and ordinary least squares aproachesen
dc.title.alternativeSimulation of the accuracy and coverage in experiments including mixtures with binomial and poisson responses studied using generalized linear model and ordinary least squares aproachesen
dc.type.localArtículospa
dc.subject.lembDistribución binomialspa
dc.subject.lembMezclas -- Investigacionesspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersioneng
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordCoveragespa
dc.subject.keywordExperiments with mixturesspa
dc.subject.keywordGeneralized linear modelspa
dc.subject.keywordOrdinary least squaresspa
dc.subject.keywordPrecisionspa
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.14482/inde.35.2.10167spa
dc.description.abstractenglishThis article provides an analysis of experimental designs simplex centroid mixtures with binomial and Poisson responses using a Generalized Linear Model. Throughout a simulation process, in which a model was assumed known, it was compared accuracy and coverage of the confidence intervals around the expected average obtained under a model based on normal theory with that provided by a Generalized Linear Model. Simulations were carried out using specialized software, and random perturbation to the true average expected in each experimental point was introduced repeatedly. The new response vectors were analyzed in each of the two models. Accuracy and coverage were reported in each case depending on the magnitude of the induced disturbance and were used as a measure of comparison of estimation uncertainty and to evaluate the performance of both models. In an experimental design with mixtures including no normal reponse, a Generalized Linear Model produced better results in terms of accuracy and coverage than an Ordinary Least Squares based on a transformation.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional de la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozanospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articleeng


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