Article

Intervalos de confianza para la comparación de dos proporciones

Revista Colombiana de Estadistica (Impact Factor: 0.18). 01/2003;
Source: RePEc

ABSTRACT La construcción de intervalos de confianza para la estimación de la diferencia entre dos proporciones, es un problema importante en el trabajo estadístico aplicado. Revisamos diferentes procedimientos de construcción y mediante un estudio de simulación los analizamos. Proponemos un índice para comparar los distintos métodos, analizando tanto los niveles de confianza reales, como las longitudes de los intervalos.

Download full-text

Full-text

Available from: Juan Carlos Correa, Jul 15, 2014
0 Followers
 · 
434 Views
  • Source
    [Show abstract] [Hide abstract]
    ABSTRACT: En este artículo se evalúa y se compara el comportamiento de diferentes metodologías empleadas para la obtención de intervalos de confianza de credibilidad, analizando sus probabilidades de cobertura estimada, su longitud esperada y la varianza de su longitud. Definidos estos tres conceptos, la comparación entre los intervalos considerados se desarrolla mediante procesos computacionales utilizando el paquete estadístico R. En este proceso, además de la verificación de conclusiones conocidas, como el mal comportamiento del intervalo de Wald y la sobrecobertura del intervalo exacto, se determinan, entre otros aspectos, características de los intervalos relacionadas con la variabilidad de su longitud.
    Revista Colombiana de Estadistica 01/2008; · 0.18 Impact Factor
  • Source
    [Show abstract] [Hide abstract]
    ABSTRACT: Se propone una metodología para estimar las componentes de un modelo de coeficientes dinámicos mediante las ecuaciones de estimación generalizadas (Liang & Zeger 1986), con el propósito de incluir directamente en la estimación la posible correlación de las medidas repetidas de cada individuo. La expansión de los coeficientes dinámicos del modelo se lleva a cabo a través de regresión spline (Huang et al. 2002). También se propone utilizar el criterio de información de Akaike en las ecuaciones de estimación generalizadas (QIC) (Pan 2001) como selector de modelos. Mediante simulación se compara la metodología propuesta con la metodología presentada por Wu & Zhang (2006), donde se estiman las componentes del modelo mediante mínimos cuadrados ponderados y se utiliza el criterio de información de Akaike (AIC) como selector de modelos, obteniéndose que en los escenarios simulados la metodología propuesta presenta mejores resultados en relación al error cuadrático medio promedio. Para ilustrar la estrategia de estimación propuesta, se considera el conjunto de datos ACTG 315 (Liang et al. 2003) asociado con un estudio de SIDA, en el que se modela dinámicamente la relación entre la carga viral y el conteo de células CD4+.