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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributor.authorCoelho-Barros, Emílio Augusto
dc.contributor.authorSimões, Priscila Angelotti
dc.contributor.authorAchcar, Jorge Alberto
dc.contributor.authorMartinez, Edson Zangiacomi
dc.contributor.authorShimano, Antônio Carlos
dc.date.accessioned2019-06-28T09:36:56Z
dc.date.available2019-06-28T09:36:56Z
dc.date.issued2008
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40619
dc.description.abstractNesse artigo, tem-se o interesse em avaliar diferentes estratégias de estimação de parâmetros para um modelo de regressão linear múltipla. Para a estimação dos parâmetros do modelo foram utilizados dados de um ensaio clínico em que o interesse foi verificar se o ensaio mecânico da propriedade de força máxima (EM-FM) está associada com a massa femoral, com o diâmetro femoral e com o grupo experimental de ratas ovariectomizadas da raça Rattus norvegicus albinus, variedade Wistar. Para a estimação dos parâmetros do modelo serão comparadas três metodologias: a metodologia clássica, baseada no método dos mínimos quadrados; a metodologia Bayesiana, baseada no teorema de Bayes; e o método Bootstrap, baseado em processos de reamostragem.
dc.description.abstractEn este trabajo se muestran diferentes formas de estimación de parámetros para el modelo de regresión lineal múltiple. Para estimar los parámetros del modelo se utilizaron los datos de un ensayo clínico donde el interés era verificar la relación entre la tensión mecánica máxima del fémur con la masa y el diámetro femoral en un grupo experimental de ratas ovariectomizadas de la raza Rattus norvegicus albinos, variedad Wistar. Para estimar los parámetros del modelo se compararon tres métodos: la metodología clásica basada en el método de mínimos cuadrados, la metodología bayesiana, basada en el teorema de Bayes y la inferencia bootstrap basada en los procesos de remuestreo.
dc.description.abstractIn this paper, we show different parameters estimation forms for multiple linear regression model. We used clinical data, where the interest was to verify the relationship among the mechanical assay maximum stress with femoral mass, femoral diameter and group of ovariectomized Wistar rats. We used three inference methods: Classic inference, based on the least square method; bayesian inference, based on the Bayes theorem; and bootstrap inference, based on resampling processes.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombia
dc.relationhttp://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/article/view/29605
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Revista Colombiana de Estadística
dc.relation.ispartofRevista Colombiana de Estadística
dc.relation.ispartofseriesRevista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 111-129 Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 111-129 0120-1751
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.titleMétodos de estimação em regressão linear múltipla: aplicação a dados clínicos
dc.typeArtículo de revista
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/article
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/30716/
dc.relation.referencesCoelho-Barros, Emílio Augusto and Simões, Priscila Angelotti and Achcar, Jorge Alberto and Martinez, Edson Zangiacomi and Shimano, Antônio Carlos (2008) Métodos de estimação em regressão linear múltipla: aplicação a dados clínicos. Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 111-129 Revista Colombiana de Estadística; Vol. 31, núm. 1 (2008); 111-129 0120-1751 .
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalregresión lineal múltiple
dc.subject.proposalmínimos cuadrados
dc.subject.proposalanálisis bayesiano
dc.subject.proposalbootstrap
dc.subject.proposalMultiple linear regression model
dc.subject.proposalLeast square method
dc.subject.proposalBayesian inference
dc.subject.proposalBootstrap inference
dc.subject.proposalregressão linear múltipla
dc.subject.proposalmínimos quadrados
dc.subject.proposalanálise bayesiana
dc.subject.proposalbootstrap
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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