Introducción a los Modelos Jerárquicos

Curso sobre modelos lineales jerárquicosLa realidad educativa es: Compleja Multivariada Se desarrolla y cambia en el tiempo. Multinivel. “A mi parecer, nuestra investigación es la más difícil de todas... Hacemos ciencia bajo unas condiciones que los físicos encontrarían intolerables”. Berliner, D. C. (2002): Educational Research: The Hardest Science of All. Educational Researcher, Vol. 31, No. 8, pp. 18–20. Los procedimientos y técnicas de análisis tienen que ser isomorfos con esta realidad. En este curso se ofrece una primera aproximación a los árboles de decisión y a los modelos jerárquicos lineales.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Modelos jerárquicos bayesianos

En este trabajo, se hace una introducción a los modelos bayesianos jerárquicos con variables normales.En el Capítulo 1, junto con la introducción al enfoque bayesiano, se recogen algunos apuntes sobre sus herramientas fundamentales, tales como la elección de la distribución a priori, la necesidad de los métodos MCMC o los estimadores Bayes e intervalos de credibilidad. En cuanto al Capítulo 2, se desarrolla el cálculo de las distribuciones a posteriori de parámetros asociados a variables normales según diferentes casos (media desconocida y varianza desconocida, el caso opuesto y ambos parámetros desconocidos). Ya en el Capítulo 3, se retoman las cuestiones más de concepto, pues se exponen las características principales de los modelos jerárquicos bayesianos. Su desarrollo se justifica por su capacidad para relaciones de dependencia, a la par de producir modelos más realistas al reconocer los parámetros que determinan la distribución a priori de los parámetros (llamados hiperparámetros) como desconocidos. Nuevamente, se desarrolla un ejemplo relativo a variables normales para ejemplificar los pasos habituales para la caracterización de las diferentes distribuciones a posteriori del modelo. Finalmente, en el Capítulo 4, en una primera parte, se estudian algunos modelos de regresión explorando y haciendo hincapié, nuevamente, en la flexibilidad del análisis bayesiano. Esto se expresa, principalmente, en su capacidad para generalizar el modelo de regresión clásico a situaciones con datos correlados o heterocedásticos partiendo de cálculos sencillos. En la segunda parte del Capítulo 4, se propone un ejemplo de cómo la obtención de las distribuciones a posteriori conjugadas se pueden combinar con técnicas MCMC para ajustar un modelo bayesiano de forma eficiente. El ejemplo propuesto sobre las temperaturas medias del verano es meramente ilustrativos, ya que un ajuste óptimo requeriría un modelo más complicado con más términos para representar la variabilidad espacial, y queda fuera del objetivo de esta memoria.<br /

Análisis de la satisfacción del alumno con la docencia recibida: un estudio con modelos jerárquicos lineales

Este artículo muestra que cuando se quiere conocer el grado de satisfacción del alumno con la docencia recibida, es aconsejable introducir en su análisis y estudio componentes contextuales. Los resultados obtenidos sugieren la necesidad de considerar los modelos jerárquicos lineales como alternativa metodológica al análisis de varianza tradicional, por su mejor adaptación a las estructuras de datos estudiados, agrupados o anidados en niveles o jerarquías

Modelos jerárquicos bayesianos espaciales en epidemiología agrícola

Esta tesis está basada en la modelización jerárquica espacial desde la perspectiva Bayesiana para el estudio de enfermedades en cultivos agrícolas. La necesidad de controlar la variabilidad espacial presente en la mayoría de los datos observados en Agricultura, exige la búsqueda de nuevas alternativas de modelización capaces de recoger adecuadamente la estructura de interrelaciones entre los individuos estudiados. En este sentido, el objetivo general de la tesis es el aporte de herramientas de modelización generales en el ámbito del análisis espacial, que permitan estudiar la presencia de enfermedades en cultivos agrícolas y describan la distribución de los patrones de contagio cuando se tiene poca información y no se tienen covariables explicativas.En general, las modelizaciones propuestas reconocen la existencia de correlación espacial a pequeña escala. Al ilustrar la metodología con datos reales, se reconoce la importancia de la variabilidad espacial y es gracias a ella que puede llegar a comprenderse la dinámica de contagio y el patrón de movilidad de los agentes causantes de la enfermedad en el contexto agrícola. Por lo tanto, un proceso espacial combinado con modelos jerárquicos y vistos desde el paradigma Bayesiano, permite la construcción de herramientas útiles en estudios epidemiológicos en cualquier contexto, y permiten estudiar la incidencia y extensión de fenómenos asociados a un proceso espacial.Monsalve Graterol, NC. (2013). Modelos jerárquicos bayesianos espaciales en epidemiología agrícola [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19161Palanci

Modelos jerárquicos de marcaje–recaptura: un marco para la inferencia de procesos demográficos

The development of sophisticated mark–recapture models over the last four decades has provided fundamental tools for the study of wildlife populations, allowing reliable inference about population sizes and demographic rates based on clearly formulated models for the sampling processes. Mark–recapture models are now routinely described by large numbers of parameters. These large models provide the next challenge to wildlife modelers: the extraction of signal from noise in large collections of parameters. Pattern among parameters can be described by strong, deterministic relations (as in ultrastructural models) but is more flexibly and credibly modeled using weaker, stochastic relations. Trend in survival rates is not likely to be manifest by a sequence of values falling precisely on a given parametric curve; rather, if we could somehow know the true values, we might anticipate a regression relation between parameters and explanatory variables, in which true value equals signal plus noise. Hierarchical models provide a useful framework for inference about collections of related parameters. Instead of regarding parameters as fixed but unknown quantities, we regard them as realizations of stochastic processes governed by hyperparameters. Inference about demographic processes is based on investigation of these hyperparameters. We advocate the Bayesian paradigm as a natural, mathematically and scientifically sound basis for inference about hierarchical models. We describe analysis of capture–recapture data from an open population based on hierarchical extensions of the Cormack–Jolly–Seber model. In addition to recaptures of marked animals, we model first captures of animals and losses on capture, and are thus able to estimate survival probabilities (i.e., the complement of death or permanent emigration) and per capita growth rates f (i.e., the sum of recruitment and immigration rates). Covariation in these rates, a feature of demographic interest, is explicitly described in the model.El desarrollo de sofisticados modelos de marcaje–recaptura a lo largo de las últimas cuatro décadas ha proporcionado herramientas fundamentales para el estudio de poblaciones de fauna silvestre, lo que ha permitido inferir con fiabilidad los tamaños poblacionales y las tasas demográficas a partir de modelos claramente formulados para procesos estocásticos. En la actualidad, los modelos de marcaje–recaptura se describen de forma rutinaria mediante una extensa serie de parámetros. Dichos modelos representan el siguiente reto al que deberán enfrentarse los modeladores de fauna silvestre: discriminar las señales del ruido en amplias series de parámetros. La pauta que encontramos en los parámetros puede describirse mediante sólidas relaciones deterministas (como en los modelos ultraestructurales), pero resulta más flexible y creíble si se modela utilizando relaciones estocásticas más débiles. No es probable que la tendencia en las tasas de supervivencia se manifieste por una secuencia de valores hallados concretamente en una curva paramétrica dada; por ello, si pudiéramos llegar a conocer los valores reales, podríamos prever una relación de regresión entre parámetros y variables explicativas, de forma que el valor verdadero equivaldría a la señal más el ruido. Los modelos jerárquicos proporcionan un marco útil para la inferencia acerca de series de parámetros relacionados. Así, en lugar de interpretar los parámetros como cantidades fijas, pero desconocidas, los interpretamos como realizaciones de procesos estocásticos regidos por hiperparámetros. La inferencia acerca de los procesos demográficos se basa en la investigación de dichos hiperparámetros. Por este motivo, defendemos el paradigma bayesiano como una base natural, matemática y científicamente sólida para la inferencia acerca de modelos jerárquicos. En el presente estudio describimos el análisis de datos de captura–recaptura obtenidos a partir de una población abierta basada en ampliaciones jerárquicas del modelo de Cormack–Jolly–Seber. Además de las recapturas de animales marcados, también modelamos las primeras capturas de animales y de pérdidas durante la captura, lo que nos permitió estimar las probabilidades de supervivencia de (es decir, el complemento de la muerte o la emigración permanente) y las tasas de crecimiento per cápita f (es decir, la suma de las tasas de reclutamiento y de migración). En el modelo se describe explícitamente la covariación en estas tasas, que constituye una característica de interés demográfico

Identificación del índice de vulnerabilidad territorial a partir de modelos jerárquicos y heurísticos aplicando SOA

Auxiliar de InvestigaciónEn el proyecto se realiza el diseño y desarrollo de 4 servicios web implementando los modelos de toma de decisión (AHP, AHP FUZZY, ELECTRE y PROMETHEE), encargados de procesar datos obtenidos en campo en la primera fase del proyecto que se realizó a través de encuestas, formatos de entrevistas, talleres y metodologías de análisis. Los datos se procesaran de acuerdo al modelo de toma de decisión seleccionado, generando como resultado final un indicador de vulnerabilidad territorial.PregradoIngeniero de Sistema

Rango de admisibilidad de valores de inclusión en un modelo de elección discreta jerárquico

En este trabajo se profundiza en las expresiones de la probabilidad propias de un modelo jerárquico de elección discreta de dos niveles. En la literatura existe una controversia generalizada acerca de los valores admisibles que puede tener el cociente de dos de los parámetros involucrados en el cálculo de estas probabilidades (valor de inclusión), hasta tal extremo de considerar que los modelos con valores de este cociente fuera del rango 0-1 están mal especificados y son contrarios a la teoría más básica de comportamiento de los individuos (teoría RUM). Las probabilidades del modelo se derivan en este trabajo mediante un proceso que denominamos de sucesiva asunción de hipótesis, parecido pero no idéntico al de Ben-Akiva & Lerman (1985), y diferente al de función de valor extremo generalizado propuesto en McFadden (1978), siendo éste último uno de los que conllevan al rango de admisibilidad unitario mencionado. En este trabajo se hace una relajación de este rango unitario, se demuestra que no es contraria a la teoría RUM y se interpreta en qué se traduce en término de los parámetros del modelo

Estudio de la eficacia escolar en centros educativos de primaria mediante el uso de Modelos Jerárquicos Lineales

INTRODUCCIÓN. Se presenta un estudio censal sobre la eficacia escolar en los centros educativos de primaria de la comunidad autónoma de La Rioja, un análisis secundario de una evaluación diagnóstica (ED) previa en esa comunidad. Se valoró el impacto de variables contextuales en los rendimientos de las asignaturas evaluadas no usando las puntuaciones medias brutas obtenidas en la ED, sino las puntuaciones medias ajustadas una vez controlado el efecto de variables contextuales. MÉTODO. El control se realizó por modelización estadística multinivel con modelos jerárquicos lineales en dos niveles: estudiantes y centros. Los residuos de los modelos se usaron como criterio de eficacia escolar. RESULTADOS. Se realizó un análisis descriptivo por niveles de las variables contextuales y de los rendimientos, además de un análisis detallado de los modelos jerárquicos por asignaturas. A partir de los residuos de los modelos se logró una ordenación de los centros según su eficacia. DISCUSIÓN. Los modelos jerárquicos lineales resultaron ser una herramienta adecuada para conocer el impacto de las variables contextuales en el aprendizaje escolar, más allá del rendimiento de los centros aportado previamente en la ED. Los modelos posibilitaron conocer los centros escolares con los mejores y peores resultados de eficacia controlado el efecto del contexto. La estrategia jerárquica detectó que en la relación de centros se encuentran escuelas de ambas redes y de muy diverso nivel socioeconómico, así como que en centros en los que en una asignatura obtienen un residuo muy alto (o muy bajo) no les ocurre lo mismo en otras asignaturas, informaciones imposibles de lograr con herramientas de análisis más convencionales

Espacio y cultura material del hierro II en la Mesa de Ocaña

Se trata de un estudio del territorio de una región representativa de la meseta sur durante el periodo protohistórico, a fin de llenar el vacío que existe para el hierro II en el centro peninsular. Sobre la base de una prospección intensiva y orientada, se analizan las relaciones espaciales con las metodologías al uso; basadas sobre los modelos jerárquicos y de lugar central, así como las potencialidades económicas del área del captación. Frente a la explotación de los potenciales económicos se adopta el concepto de umbral de subsistencia para economías autosuficientes. Los modelos jerárquicos no son operativos ya que existe un doble patrón de asentamiento basado en la igualdad que responde a dos épocas diferentes. La mesa de Ocaña se engloba dentro del horizonte cultural ibérico, con asentimientos tempranos que heredan la tradición del hierro i, y del ibérico pleno caracterizados por un repliegue defensivo con construcción de murallas, que transformaran los romanos devolviendo el hábitat al llano y jerarquizando el patrón con la erección "ex novo" de una ciudad como lugar central