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Timestamp:

Jun 2, 2011, 2:27:51 PM (14 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

Comment:

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TolDocModelPlanIntegracionSistemasEstimacion

@@ +1 @@
+= Plan de Integración de Sistemas de Estimación =
+
+Las clases de modelos a los que nos enfrentamos van creciendo en volumen y complejidad a cada día 
+que pasa y es necesario diseñar un plan de desarrollo que afronte los problemas que esto conlleva 
+a medio y largo plazo.
+
+El simulador bayesiano BSR supone un gran avance sobre toda la tecnología anterior pero parte de 
+una estructura básica de la clase de modelos que no es posible saltarse: debe haber un bloque lineal 
+principal de regresión con residuos normales.
+
+Ciertamente en una gran parte, por no decir en la gran mayoría de los casos, la hipótesis de normalidad
+es perfectamente asumible, pero cada vez nos encontramos con más casos en los que no es así, 
+particularmente cuando el output es booleano, pero también cuando es discreto con valores no muy altos, 
+y las transformaciones de Box-Cox no son una aproximación razonable.
+
+En este sentido, la forma ás natural de extensión de la clase de modelos es partir de la 
+[http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model regresión lineal generalizada] como base sobre 
+la que añadir el resto de características que se precisan para la modelación de problemas reales.
+
+Lo primero que habría que hacer sería enumerar y describir todas esas características para poder atisbar 
+la clase general de modelos que queremos ser capaces de estimar:
+
+ * Distribución de los residuos
+  * caso normal
+  * caso generalizado ([http://en.wikipedia.org/wiki/Generalized_linear_model#Probability_distribution overdispersed exponential family])
+   * regresión cualitativa
+    * regresión booleana
+     * logit
+     * probit
+     * binomial
+     * etc.
+    * regresión multinomial
+   * regresión discreta
+    * regresión de Poisson
+    * regresión geométrica
+    * etc.
+ * Covarianza del ruido
+  * Fija:
+   * Regresión ponderada 
+  * ARIMA:
+   * Caso normal
+   * Caso generalizado
+  * Mixta
+ * Inclusión de restricciones
+  * de igualdad
+   * lineal
+   * no lineal
+  * de desigualdad
+   * lineal
+   * no lineal
+ * Tratamiento de omitidos
+  * Caso normal
+  * Caso generalizado
+ * Filtros no lineales
+  * paramétricos
+  * no paramétricos
+ * Información a priori
+  * escalar
+   * normal 
+   * chi-inverse
+   * otros
+  * vectorial
+   * modelos jerárquicos
+   * redes bayesianas