Evaluación de la presencia de confusión en algunos miembros de la familia exponencial. (Evaluating the Presence of Confounding in Some Members of the Exponential Family)

Autores/as

  • L. M. Acosta Avena Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
  • J. C. Salazar Uribe

DOI:

https://doi.org/10.19053/01217488.3654

Palabras clave:

Confusión, Familia exponencial, Modelo de Cox, Regresión. (Confounding, Exponential Family, Cox Models, Regression.)

Resumen

Resumen

Una técnica recomendada en la literatura, para detectar si una variable es o no de confusión en un modelo
de Cox, es aplicada en algunos modelos de la familia exponencial. El objetivo es determinar si esta
técnica es válida en los modelos logístico, Poisson y lineal clásico. Una técnica alternativa, basada en los
odds, es propuesta para el caso del modelo logístico. Los resultados muestran que las técnicas tienen un
comportamiento similar cuando la confusión está presente en el modelo, sin embargo, la técnica propuesta
resultó ser más efectiva en los escenarios en que hay ausencia de este fenómeno.

 

Abstract

A technique to detect confounding, which is recommended in the literature to detect confounders in the Cox models, is adapted and applied to some models of the exponential family. The aim is to assess whether this technique is useful in the logistic, Poisson and linear models. An alternative technique, based on the odds, is proposed for the case of the logistic model. The results show that the techniques have a similar behavior when confusion is present in the model, however, the proposed technique proved to be more eective in scenarios in which this phenomenon was absent.


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Biografía del autor/a

L. M. Acosta Avena, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Administrativo Profesional

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Publicado

2015-07-07

Cómo citar

Acosta Avena, L. M., & Salazar Uribe, J. C. (2015). Evaluación de la presencia de confusión en algunos miembros de la familia exponencial. (Evaluating the Presence of Confounding in Some Members of the Exponential Family). Ciencia En Desarrollo, 6(1), 99–112. https://doi.org/10.19053/01217488.3654

Número

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