Resumen de A Bayesian Approach to Mixed Gamma Regression Models

Martha Corrales Bossio, Edilberto Cepeda Cuervo

• español

  Resumen Los modelos de regresión gamma son una opción adecuada para modelar variables continuas que toman valores reales positivos. Este artículo presenta un modelo de regresión gamma con efectos mixtos desde un enfoque bayesiano. Utilizamos la parametrización de la distribución gamma en términos de la media y el parámetro de forma, los cuales se modelan a través de estructuras de regresión que pueden involucrar efectos fijos y aleatorios. Se proporciona una implementación computacional a través del muestreo de Gibbs y se presentan ejemplos ilustrativos (datos simulados y reales).

• English

  Abstract Gamma regression models are a suitable choice to model continuous variables that take positive real values. This paper presents a gamma regression model with mixed effects from a Bayesian approach. We use the parametrization of the gamma distribution in terms of the mean and the shape parameter, both of which are modelled through regression structures that may involve fixed and random effects. A computational implementation via Gibbs sampling is provided and illustrative examples (simulated and real data) are presented.