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Título: Estructuras con Variables Latentes como Alternativa para Modelar la Autoselección
Autores: Santiago Sánchez, Oscar
Fecha: 2012
Publicador: CIMAT
Fuente:
Tipo: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Tema: info:eu-repo/classification/cti/1
info:eu-repo/classification/cti/12
Descripción: Uno de los principales problemas que aborda la Estadística es el establecimiento de causalidades. Este es un tema delicado en diversas áreas, desde las ciencias sociales (como la economía), hasta las ciencias ambientales, urbanas y de la salud (como la psicología). Es bien sabido que antes de establecer una relación causal entre dosvariables, debe identificarse una correlación entre las mismas. La Estadística permite, de forma relativamente sencilla, identificar correlaciones que no sean obra de la casualidad.Ahora, una vez identificadas relaciones estadísticamente significativas, explorar una relación causal no es tarea sencilla. Esta tesis surge con la necesidad primordial de estudiar el problema de autoselección en econometría, el cual se aborda en breve. En el estudio de dicho problema, y su solución, surgen diversos conceptos, así como otros problemas relacionados con la causalidad, que dan pie a la exploración de distintas metodologías que tienen como objetivo establecer relaciones causales. En esta investigación brindamos una introducción al conocimiento de herramientas tradicionales utilizadas para esta tarea.Procederemos revisando conceptos teóricos de modelación y de estimación. Por la extensa variedad de temas estudiados, sólo brindaremos una perspectiva general de los mismos. Con lo desarrollado en esta tesis, el problema de autoselección podrá ser entendido, modelado y resuelto con técnicas estadísticas probadas. Sin embargo, el potencial de las técnicas estudiadas nos obligará, en ocasiones, a no sólo hablar en términos del problema de selección, sino a mencionar otros problemas que pueden ser resueltos con dichas técnicas.Los conceptos que surgirán en esta investigación son, principalmente, variables latentes, modelos de elección, modelación con sistemas de ecuaciones estructurales, métodos de simulación de Montecarlo (muestreador de Gibbs) y el algoritmo Expectation Maximization.
Idioma: spa