Identificador persistente para citar o vincular este elemento: http://hdl.handle.net/10553/76459
Campo DC Valoridioma
dc.contributor.authorGallardo, Diego I.en_US
dc.contributor.authorGómez Déniz, Emilioen_US
dc.contributor.authorLeão, Jeremiasen_US
dc.contributor.authorGómez, Héctor W.en_US
dc.date.accessioned2020-12-09T13:02:53Z-
dc.date.available2020-12-09T13:02:53Z-
dc.date.issued2020en_US
dc.identifier.issn0169-7439en_US
dc.identifier.otherScopus-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10553/76459-
dc.description.abstractIn this paper, we introduce a regression model where the response variable is reparameterized slashed Rayleigh (RSR) distributed and which is indexed by mean and precision parameters. The proposed regression model is useful for situations where the variable of interest is continuous and restricted to the positive real line and is related to other variables through the mean and precision parameters. In addition, the RSR model has properties that its competitor distributions of the exponential family do not have. Estimation is performed by expectation maximization (EM) and extensions. Furthermore, we discuss residuals and influence diagnostic tools. Finally, we also carry out two applications to real-world data that demonstrate the usefulness of the proposed model.en_US
dc.languageengen_US
dc.relationAportaciones A la Toma de Decisiones Bayesianas Óptimas: Aplicaciones Al Coste-Efectividad Con Datos Clínicos y Al Análisis de Riestos Con Datos Acturiales.en_US
dc.relation.ispartofChemometrics and Intelligent Laboratory Systemsen_US
dc.sourceChemometrics and Intelligent Laboratory Systems [ISSN 0169-7439], v. 207, 104189, (Diciembre 2020)en_US
dc.subject530202 Modelos econométricosen_US
dc.subject.otherExpectation Maximization Algorithmen_US
dc.subject.otherLinear Regressionen_US
dc.subject.otherMonte Carlo Simulationen_US
dc.subject.otherReparameterized Rayleigh Distributionen_US
dc.titleEstimation and diagnostic tools in reparameterized slashed Rayleigh regression model: an application to chemical dataen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/Articleen_US
dc.typeArticleen_US
dc.identifier.doi10.1016/j.chemolab.2020.104189en_US
dc.identifier.scopus85096208287-
dc.contributor.authorscopusid56736005700-
dc.contributor.authorscopusid15724912000-
dc.contributor.authorscopusid51061303300-
dc.contributor.authorscopusid10639386400-
dc.identifier.eissn1873-3239-
dc.relation.volume207en_US
dc.investigacionCiencias Sociales y Jurídicasen_US
dc.type2Artículoen_US
dc.utils.revisionen_US
dc.date.coverdateDiciembre 2020en_US
dc.identifier.ulpgcen_US
dc.contributor.buulpgcBU-ECOen_US
dc.description.sjr0,6
dc.description.jcr3,491
dc.description.sjrqQ2
dc.description.jcrqQ1
dc.description.scieSCIE
item.fulltextSin texto completo-
item.grantfulltextnone-
crisitem.author.deptGIR TIDES- Técnicas estadísticas bayesianas y de decisión en la economía y empresa-
crisitem.author.deptIU de Turismo y Desarrollo Económico Sostenible-
crisitem.author.deptDepartamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión-
crisitem.author.orcid0000-0002-5072-7908-
crisitem.author.parentorgIU de Turismo y Desarrollo Económico Sostenible-
crisitem.author.fullNameGómez Déniz, Emilio-
crisitem.project.principalinvestigatorVázquez Polo, Francisco José-
Colección:Artículos
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