[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Seminario de Probabilidad y Estadística -- Viernes 25 de noviembre

[Andrés Sosa]

Hola

Este *viernes 25 de noviembre a las 10:00 horas* en el salón de seminarios
del Centro de Matemática hablará *Pamela  Llop *(Universidad Nacional del
Litoral) en el seminario de Probabilidad y Estadística.

El título de la charla es:  *Reducción Suficientes de Dimensiones en
Regresión con Predictores Mixtos*

Saludos
Andrés


*Abstract:En ciertas áreas del conocimiento es muy frecuente contar con
predictores que son de diferente naturaleza, como ser categóricos y
continuos. Por ejemplo, en economía y ciencias sociales, los modelos que
buscan explicar algún comportamiento o fenómeno social comúnmente
incorporan variables explicativas de naturaleza mixta; esto es variables
continuas (e.g. ingreso, edad), categóricas ordinales (e.g. escolaridad,
materiales de la vivienda) y dicotómicas (e.g. género o la posesión de
activos, como ser TV, radio, auto, etc.). A su vez, muchas veces se desea
reducir la cantidad de predictores o combinarlos en un simple indicador a
los efectos de simplificar el análisis procurando no perder información
sobre el fenómeno en cuestión. El enfoque de Reducción Suficiente de
Dimensiones (RSD) consiste en reducir la dimensión del espacio
p-dimensional de las variables predictoras X combinándolas en nuevas
variables que vivan en un espacio de menor dimensión sin perder información
sobre la variable respuesta Y. En su mayoría, los métodos de RSD suponen
predictores continuos. Muy recientemente se han desarrollado extensiones
para predictores cuya distribución se encuentra dentro de una familia
exponencial. En este trabajo proponemos una extensión de las técnicas de
RSD en regresiones con predictores ordinales, para los que se asume la
existencia de una latente continua que luego extendemos al caso de
regresiones con predictores mixtos (continuos, ordinales y dicotómicos).*
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