Merrilee Hurn, Ana Justel , Christian P. Robert
La. inferencia baycsiana en swithching regression models ( modelos de regresión con cambios en los parámetros), y en sus generalizaciones logística y Poisson, puede conseguirse mediante la especificación de una función de pérdida y el uso de algoritmos MCMC. La estimación de estos modelos permite identificar y tratar grupos de respuesta heterogénea cuando ésta depende de variables explicativas. En esta comunicación tratamos la clasificación de varios países desarrollados en función de sus emisiones, cuando se tiene en cuenta el PIB como variable explicativa.
Bayesian infcrence for switching regression models, and their generalisations in logit and Poisson regressions, can be a.chieved by the apee· ification of ioss functions, which overcome the la.bel switching problem common to a.U mixture modela. The estimation of this modela a.llows for the identification of heterogeneous data, when this heterogeneity dependa on the cxplanatory variables. In this work we consider the classification of developing countries as a function of the emissions, when GNP is uscd as an explanatory variable.
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