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MTM2012-37077-C02-01

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ESTIMACION EN AREAS PEQUEÑAS - PROCEDIMIENTOS BASADOS EN MODELOS

EN ESTE PROYECTO SE ESTUDIAN VARIOS MODELOS PARA ESTIMAR PARAMETROS DE AREAS PEQUEÑAS. LOS MODELOS ESTAN DEFINIDOS A NIVEL DE UNIDAD O A NIVEL DE AREA. LOS MODELOS SON LINEALES MIXTOS O LINEALES GENERALIZADOS MIXTOS CON UNA ESTRUC... ver más

01/01/2012

UMH

39K€

Presupuesto del proyecto: 39K€

Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2012-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UMH

Lider

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Líder del proyecto

FUNDACIÓN UNIVERSITAS MIGUEL HERNANDEZ No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 39K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN ESTE PROYECTO SE ESTUDIAN VARIOS MODELOS PARA ESTIMAR PARAMETROS DE AREAS PEQUEÑAS. LOS MODELOS ESTAN DEFINIDOS A NIVEL DE UNIDAD O A NIVEL DE AREA. LOS MODELOS SON LINEALES MIXTOS O LINEALES GENERALIZADOS MIXTOS CON UNA ESTRUCTURA DE COVARIANZA QUE PERMITE MODELAR UNA CORRELACION TEMPORAL. LA CORRELACION TEMPORAL SE INTRODUCE POR MEDIO DE EFECTOS ALEATORIOS DEPENDIENTES DEL TIEMPO. EN EL CASO DE MODELOS LINEALES DE UNIDAD, EL OBJETIVO ES ESTIMAR PARAMETROS LINEALES COMO TOTALES Y MEDIAS DE VARIABLES CONTINUAS. EN EL CASO DE MODELOS MULTINOMIALES DE UNIDAD, EL OBJETIVO ES ESTIMAR TOTALES Y PROPORCIONES DE VARIABLES BINARIAS, COMO POR EJEMPLO TOTALES DE PARADOS U OCUPADOS. EN EL CASO DE MODELOS DE AREA LA TAREA ES MAS AMPLIA YA QUE SE PUEDEN ESTIMAR TAMBIEN PARAMETROS NO LINEALES.PARA LOS MODELOS CITADOS SE ABORDAN PROBLEMAS DE ESTIMACION DE PARAMETROS, EFICIENCIA DE LOS PROCEDIMIENTOS ALGORITMICOS Y COMPUTACIONALES, ESTIMACION DE ERRORES DE PREDICCION Y COMPORTAMIENTO ASINTOTICO. ES PRECISAMENTE LA ESTIMACION DE ERRORES CUADRATICOS MEDIOS, Y ESPECIALMENTE EN EL CASO DE MODELOS NO LINEALES, DONDE HAY UN VACIO MAYOR QUE SE PRETENDE CUBRIR EN PARTE CON LAS LINEAS DE INVESTIGACION A DESARROLLAR EN EL PROYECTO. LA METODOLOGIA BOOTSTRAP SERA LA PRINCIPAL HERRAMIENTA A ESTE EFECTO. SE ESTUDIA EL ENFOQUE BASADO EN LA PREDICCION EMPIRICA OPTIMA BAJO EL MODELO DE REGRESION ANIDADO CON TRES NIVELES (UNIDAD, SUB-DOMINIO Y DOMINIO) Y POSTERIORMENTE BAJO MODELOS DE CORRELACION TEMPORAL. ESTA LINEA DE TRABAJO PERMITIRA ESTIMAR PARAMETROS NO LINEALES BAJO DISTINTOS MODELOS DE UNIDAD LINEALES MIXTOS.SE ESTUDIA TAMBIEN EL DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE DIAGNOSTICS, COMO LOS TEST DE HIPOTESIS, LAS VARIANTES DE DEL CRITERIO DE INFORMACION DE AKAIKE (AIC), LAS MEDIDAS DE INFLUENCIA Y LOS PROCEDIMIENTOS DE SELECCION DE MODELOS. ALGUNOS DE LOS PROBLEMAS QUE SE ESTUDIAN SON EL CONTRATE DE LA HIPOTESIS DE POSITIVIDAD DE LAS COMPONENTES DE LA VARIANZA, LA OBTENCION DE VARIANTES DEL AIC BASICO CON BUENAS PROPIEDADES BAJO MODELOS LINEALES O EL DESARROLLO DE MEDIDAS DE TIPO LEVERAGE Y DISTANCIAS DE COOK PARA DETECTAR OBSERVACIONES O GRUPOS DE OBSERVACIONES (DOMINIOS) INFLUYENTES.SE PRESTARA ESPECIAL ATENCION A LAS BUENAS PRACTICAS DE MODELIZACION, AJUSTE Y DIAGNOSTICS Y A LAS APLICACIONES CON DATOS REALES DE LA TEORIA DESARROLLADA Y EXISTENTE. LOS EXPERIMENTOS DE SIMULACION DISEÑADOS PARA ESTUDIAR PROCEDIMIENTOS DE ESTIMACION CON MUESTRAS PEQUEÑAS SERAN UNA HERRAMIENTA IMPORTANTE A LA HORA DE OBTENER CONCLUSIONES DE CARACTER PRACTICO EN LAS DISTINTAS LINEAS DE INVESTIGACION.

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