Prueba Bootstrap para la hipótesis de no preferencia en estudios toxicológicos con variables dicotómicas
En estudios toxicológicos, con frecuencia se prueban la preferenciao no-preferencia de insectos en experimentos con variable derespuesta dicotómica. Este tipo de experimento, cuando se suponela presencia de sobre-dispersión, se ha modelado usando ladistribución Beta-binomial. Se puede construir la p...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2002 |
| País: | México |
| Institución: | Colegio de Postgraduados |
| Repositorio: | Redalyc-COLPOS |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:30236306 |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=30236306 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Agrociencias Beta Raphson Binomial Bootstrap método Newton |
| Sumario: | En estudios toxicológicos, con frecuencia se prueban la preferenciao no-preferencia de insectos en experimentos con variable derespuesta dicotómica. Este tipo de experimento, cuando se suponela presencia de sobre-dispersión, se ha modelado usando ladistribución Beta-binomial. Se puede construir la prueba de razónde verosimilitud para probar la no-preferencia H012: ; p= FH GIK Jsinembargo, para muestras pequeñas, no se logra una buenaaproximación a la distribución asintótica del estadístico. Estetrabajo tuvo como objetivo diseñar una técnica no paramétrica deBootstrap sobre el estadístico de razón de verosimilitud, en unmodelo Beta-Binomial, para probar la no preferencia enexperimentos con dos opciones. La prueba de hipótesis propuestautiliza como estadístico de prueba el de razón de verosimilitud$ . d e j Mediante la técnica Bootstrap se estima la distribuciónmuestral $ $ F d d i FHIKbajo H0. Finalmente, para probar la hipótesisde no preferencia H012:p= FH GIK Jcon un nivel de significancia (a)determinado, se rechaza H0 si $ ln $ , d l a =- > - 2 1 qa f donde q 1-a a f esel percentil Bootstrap (1-a)x100. Para ilustrar esta prueba se elaboró un programa con IML de SAS, y mediante un ejemplo semuestra el uso de la metodología propuesta. Se concluye que latécnica Bootstrap permite obtener una aproximación a ladistribución del estadístico de razón de verosimilitud usando elmodelo Beta-Binomial, cuando el experimento involucra variablesdicotómicas y los datos son afectados por la sobredispersión. |
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