Resumen

CASTANEDA, JAVIER  y  AERTS, MARC. Un método para la inclusión de la incertidumbre en la selección del modelo: promedio de modelos para la prevalencia y la fuerza de infección usando polinomios fraccionarios. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2015, vol.38, n.1, pp.163-179. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v38n1.48808.

En la mayoría de aplicaciones en estadística se desconoce el verdadero modelo que determina el mecanismo de generación de los datos, y los investigadores deben confrontarse con la incertidumbre en la selección del modelo. En muchas ocasiones esta incertidumbre es ignorada cuando solo se usa el modelo que mejor ajusta los datos observados, lo cual conlleva a estimaciones con nivel de confianza menor a los deseados. Las enfermedades infecciosas pueden ser estudiadas por medio de parámetros tales como la prevalencia dependiente de la edad y la fuerza de infección. En este trabajo nosotros estimamos estos dos parámetros mediante polinomios fraccionarios y proponemos el uso de promedio de modelos para incluir la variabilidad debida a la incertidumbre en la selección del modelo. Nosotros ilustramos esta metodología usando una muestra de seroprevalencia de hepatitis A en Bélgica en 1993. Por medio de simulaciones mostramos que la metodología propuesta en este artículo tiene atractivas propiedades tales como menor erro cuadrado medio y estimaciones más robustas comparado con la frecuente práctica de estimación basada en un único modelo.

Palabras clave : error cuadrado medio; estimación multi-modelo; seroprevalencia; sesgo.

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