%0 Journal Article
%T RANDOM TIME-VARYING COEFFICIENT MODEL ESTIMATION THROUGH RADIAL BASIS FUNCTIONS ESTIMACI車N DE LOS COEFICIENTES DE UN MODELO DE COEFICIENTES DIN芍MICOS Y ALEATORIOS A TRAV谷S DE FUNCIONES RADIALES KERNEL
%A Sosa Juan Camilo
%A D赤az Luis Guillermo
%J Revista Colombiana de Estad赤stica
%D 2012
%I Universidad Nacional de Colombia
%X A methodology to estimate a time-varying coefficient model through a linear combination of radial kernel functions which are centered around all the measuring times, or their quantiles is developed. The linear combination is weighted by a bandwidth that may change or not among coefficients. The proposed methodology is compared with the local polynomial kernel methods by means of a simulation study. The proposed methodology shows a better behavior in a high proportion of times in all cases, or at least it has a similar behavior in relation with the estimation through local polynomial kernel regression, that in a low rate of times has a better behavior in relation with the average mean square error. In order to illustrate the methodology the data set ACTG 315 related with an AIDS study is taken into account. The dynamic relationship between the viral load and the CD4+ cell counts is investigated. Se propone una metodolog赤a para estimar los coeficientes de un modelo de coeficientes din芍micos y aleatorios a trav谷s de una combinaci車n lineal de funciones radiales kernel centradas en los diferentes puntos de medici車n, o en cuantiles de 谷stos, escalada por un ancho de banda que puede cambiar de coeficiente a coeficiente. En un estudio de simulaci車n se compara la metodolog赤a propuesta con la estimaci車n mediante los m谷todos de polinomios locales kernel, obteni谷ndose que la nueva metodolog赤a propuesta es la mejor opci車n en un alto porcentaje de veces para todos los escenarios simulados, o por lo menos se desempe a similarmente a la estimaci車n a trav谷s de la regresi車n de polinomios locales kernel, que pocas veces se desempe a mejor que la estimaci車n mediante funciones radiales kernel, en relaci車n al error cuadr芍tico medio promedio. Para ilustrar la estrategia de estimaci車n propuesta se considera el conjunto de datos ACTG 315 asociado con un estudio del SIDA, en el que se modela din芍micamente la relaci車n entre la carga viral y el conteo de c谷lulas CD4+.
%K Cross validation
%K Kernel function
%K Longitudinal data analysis
%K Mixed model
%U http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0120-17512012000100010