Aplicación del Criterio BMA de selección de modelos bajo enfoque Bayesiano a un problema de Sensibilidad Alérgica Ocupacional en Panaderías de La Habana
Palabras clave:
Regresión Logística, Selección de modelos, BMAResumen
La incertidumbre inherente a un modelo, generalmente no es considerada al seleccionar y construir un modelo estadístico, lo que afecta la interpretación predictiva y sobreestima las inferencias sobre cualquier resultado de interés. El Promedio Bayesiano de Modelos (BMA, por sus siglas en inglés “Bayesian Model Averaging”) es una alternativa viable que incorpora la incertidumbre. El presente estudio ilustra la aplicación a un problema de salud p´ublica, relacionado a la sensibilidad alérgica ocupacional en panaderías de La Habana para determinar el “mejor” modelo en el contexto de la regresión logística binaria utilizando la estrategia desarrollada en [1]. Además, se muestra la implementación de la aplicación en el software R.
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Citas
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