SELECCIÓN DE MODELOS BAJO EL ENFOQUE BAYESIANO: UNA APLICACIÓN AL ESTADO COGNITIVO DE LOS ADULTOS MAYORES EN EL ESTADO DE GUERRERO

Abstract

La problemática de la incertidumbre es inherente a todo modelo estadístico y vinculado a ella está el tema de selección de modelo. En este trabajo presentamos un procedimiento para la selección de modelos en presencia de incertidumbre llamado BMA (Bayesian Model Averaging) aplicado a regresión logística, propuesto por Raftery(1995). Para la implementación en R, se retoman las ideas de Raftery, Painter y Volinsky(2005), así como Saminni y Parmeter(2011), dicho procedimiento es utilizado para hacer el análisis del estudio sobre el estado cognitivo de los adultos mayores en Guerrero, México. Se propone el BMA como una alternativa para tomar en cuenta la incertidumbre de los modelos en este tipo de estudios.