B. Pérez-Sánchez, C. Perea, G. Durán, J. J. López-Espín

Los modelos de ecuaciones simultáneas (MES) son un tipo de modelo estadístico que incluye múltiples ecuaciones que se resuelven simultáneamente para analizar las relaciones entre múltiples variables. Estos modelos son aplicables en diversos campos, como la economía, agricultura, finanzas, ingeniería, salud y ciencias sociales, para analizar relaciones complejas entre las variables que constituyen el modelo. La naturaleza lineal o no lineal del problema destaca la importancia de utilizar métodos de resolución sin determinación previa de la relación existente. En este trabajo llevamos a cabo técnicas utilizadas en el entrenamiento de redes neuronales, concretamente, entrenamiento por descenso del gradiente estocástico para estimar los parámetros del modelo. Los resultados son comparables a los obtenidos con el método clásico de dos etapas. El descenso del gradiente es aplicable tanto en modelos lineales como no lineales y es apto para problemas con millones de datos.

Keywords: Modelos de ecuaciones simultáneas, redes neuronales artificiales, descenso del gradiente

Scheduled

Statistical Models
November 7, 2023  11:40 AM
CC3: Room 1


Other papers in the same session

Distorsión de conjuntos de probabilidades

D. Nieto Barba, I. Montes Gutiérrez, E. Miranda Menéndez

Predictive capacity of competing risks models

L. Garmendia Bergés, I. Barrio, G. Gómez Melis

Simulación de la distribución EBW

V. Cueva López, M. J. Olmo Jiménez, J. Rodríguez Avi


Cookie policy

We use cookies in order to be able to identify and authenticate you on the website. They are necessary for the correct functioning of it, and therefore they can not be disabled. If you continue browsing the website, you are agreeing with their acceptance, as well as our Privacy Policy.

Additionally, we use Google Analytics in order to analyze the website traffic. They also use cookies and you can accept or refuse them with the buttons below.

You can read more details about our Cookie Policy and our Privacy Policy.