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| Duración: | 1 hora |
|---|---|
| Dónde: | ¡Conéctate desde cualquier lugar! |
| Precio: | Gratis—pero es requerido registrarse |
La selección del modelo representa un aspecto clave en el análisis de regresión. La mayoría de las aplicaciones empíricas consideran un modelo de generación de datos (MGD) subyacente desconocido y fijo que los investigadores intentan encontrar, en función de un marco teórico particular que se combina con los datos asociados a las variables involucradas en la especificación seleccionada para ese modelo. El promedio de modelos bayesianos proporciona un enfoque en el que, en lugar de centrar la estimación en la búsqueda de ese modelo único desconocido, los investigadores pueden incorporar la incertidumbre sobre el MGD para obtener probabilidades asociadas a predictores relevantes, mediciones sobre predictores complementarios o sustituibles en diferentes modelos posibles, y también predicciones que incorporan la incertidumbre acerca del modelo y sus parámetros. En esta presentación, utilizaremos el nuevo conjunto de comandos bma para ilustrar los aspectos mencionados anteriormente, y otras respuestas que se pueden derivar del promedio de modelos bayesianos.
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Gustavo Sánchez es Econometrista Principal y Director del Departamento de Servicios Técnicos de StataCorp LLC, tiene una maestría en econometría de la Universidad de Southampton, Inglaterra, y obtuvo su doctorado en economía agrícola en la Universidad de Texas A&M. Gustavo trabajó en el Banco Central de Venezuela, y fue profesor de econometría en la Universidad Central de Venezuela.
