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Opened 15 years ago

Closed 13 years ago

#484 closed task (fixed)

Estrategia WLogit

Reported by: josp Owned by: Pedro Gea
Priority: blocker Milestone: Release 0.6
Component: Estimation Keywords:
Cc: irobles@…, atorre@…, cperez@…

Description

Se solicita la implementación de una estrategia con nombre WLogit (weighted logit).

Esta estrategia es compatible con una versión de TOL

v2.0.1 b.0.49.alpha 2010-12-20 17:27:45 i686-win

La estrategia descansa en el paquete QltvRespModel. Puede verse en la página https://trac.localbayes.es/bptp/wiki/BptpTutorial.

Change History (13)

comment:1 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2146]) Se revisa el módulo de estimaciones de cara a la introducción de una nueva estrategia de estimación.
Refs #484

comment:2 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2147]) Se introduce una nueva estrategia de estimación denominada MultiNLO (Non-Linear Optimization)
con la nueva subestrategia QRM (Qualitative Response Model) capaz de estimar Probit y Logit pesados y con información a priori.
Refs #484

comment:3 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2148]) Se introducen los pesos del output como atributo opcional (_.weight) del submodelo.
Refs #484

comment:4 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2151]) Se incluyen en los resultados nativos las salidas del estimador.
Refs #484

comment:5 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2152]) Se incorpora la estimación logit con la estrategia de optimización no lineal (NLO) en el ejemplo SatSisSan.
Refs #484

comment:6 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2153]) Se controlan posible errores interno como consecuencia de establecer como output y peso del output a la misma variable.
Refs #484

comment:7 Changed 15 years ago by josp

(In [2158]) refs #484, se requiere la version 1.1 de QltvRespModel

comment:8 Changed 15 years ago by josp

(In [2161]) refs #484, nos adaptamos a cambios en el output de QltvRespModel.1.1

comment:9 Changed 15 years ago by Pedro Gea

(In [2213]) Se modifica la subestrategia QRM (modelos de respuesta cualitativa) para incorporar las restricciones contenidas en m-combinaciones.
Refs #484, #491

comment:10 Changed 14 years ago by Pedro Gea

(In [2391]) El parámetro de dispersión en los submodelos de respuesta cualitativa GLM para una distribución binomial se toma como 1.
Refs #422, #484

comment:11 Changed 14 years ago by Pedro Gea

Component: GeneralEstimation
version: 0.6

comment:12 Changed 14 years ago by Pedro Gea

sensitive: 0

Véase #476

comment:13 Changed 13 years ago by Pedro Gea

Resolution: fixed
Status: newclosed
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