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Diseños óptimos para estimación y discriminación en modelos de efectos mixtos no lineales

open access: yes, 2016
El objetivo de esta Tesis Doctoral es construir diseños óptimos para estimación de parámetros y discriminación entre dos modelos de efectos mixtos no lineales anidados, con diferentes matrices de covarianza intra-individuos. Para resolver este problema se construye un criterio de diseño que combina un criterio para estimación con un criterio para ...
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Cancer incidence and mortality in Uruguay: 2013-2017. [PDF]

open access: yesColomb Med (Cali), 2022
Garau M, Alonso R, Musetti C, Barrios E.
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La evolución en el estudio de los modelos lineales. El Modelo Lineal Generalizado y los Modelos Mixtos

open access: yes
In this project, we will observe the natural evolution of modeling certain problems in the eld of statistics. It can be viewed as a theoretical endeavor. It is assumed to be a continuation of the Linear Models and Experimental Design course. Not only will we examine results and proofs that were not covered in the Linear Regression section, but we will ...
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[Effect of previous exposure to COVID-19, occurrence of spikes, and type of vaccine on the humoral immune response of institutionalized older adults]. [PDF]

open access: yesCad Saude Publica
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Resolución bayesiana de modelos lineales mixtos aplicados a muestras grandes

open access: yes
Los modelos lineales mixtos para la mejora genética, como estimar la influencia del sexo y los progenitores de un individuo en el peso al nacimiento, se pueden resolver mediante métodos Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Existen diferentes formas de abordar su implementación, y se trabajará con una base de datos real (931 689 animales) tratando de ...
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Estimación en modelos lineales mixtos con datos continuos usando transformaciones y distribuciones no normales

open access: yes, 2010
Los modelos lineales mixtos tienen una amplia aplicación para la estimación de efectos fijos en estudios que involucran datos correlacionados (Laird N.M. y Ware J., 1982, Zhang y Davidian, 2001). Usualmente, estos modelos se basan en el supuesto de que los efectos aleatorios y los errores son independientes y se distribuyen normalmente; sin embargo ...
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