Resumen de Ajuste de la estructura del error en un modelo de crecimiento

Pedro Saavedra Santana, Fernando Espiau, Manuel Cidrás Pidre

• español

  Se propone una metodología para modelizar un conjunto de datos longitudinales de crecimiento. El método considera en primer lugar una aproximación a la forma de la tendencia mediante métodos de regresión no paramétrica. Una vez detectados los aspectos relevantes de ésta, se selecciona el modelo paramétrico que mejor recoja tales aspectos y se investiga seguidamente la estructura del error aleatorio. En general, éste es una superposición de tres componentes, a saber: efecto aleatorio individual, correlación seriada y errores en las mediciones. Mediante un método gráfico basado el variograma, se determina el mejor ajuste a los datos. Se ilustra la metodología mediante un conjunto de datos longitudinales correspondientes a niños recién nacidos de muy bajo peso.

• English

  A methodology is proposed for the modelization of a growth longitudinal data set. First, the method consider an approach to trend by means of nonparametric regression methods. Once the main aspects are detected, an ad-hoc parametric model is selected and then, the structure of random error is investigated. Generally, this error is a superposition of three components, namely: an individual random effect, the serial correlation and the measurement errors. The best fit to the data is determined by meañs of a graphical method based on the variogram is determined. Methodology is illustrated with a data set of newbom with very low weight