Dentro del contexto general de modelos de regresión multivariantes para variables ordinales, se aborda la introducción de un nuevo elemento de incertidumbre en su especificación y que considera desconocidas el número de variables explicativas en la función lineal, necesarias para predecir de manera apropiada la variable respuesta. Este nuevo método de selección de variables combina el método de búsqueda estocástica (George y McCullogh, 1993) con la divergencia de Kullback-Leibler y se basa en comparaciones de un modelo completo, que incluye todas las variables explicativas disponibles, con los diferentes modelos más simples posibles.
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