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En este trabajo, nos proponemos desarrollar un modelo autorregresivo espacial aditivo parcialmente lineal (PLASARM), que es una generalizacin del modelo aditivo parcialmente lineal y del modelo autorregresivo espacial. Puede utilizarse para evaluar simultneamente los efectos lineales y no lineales de las covariables sobre la respuesta para datos espaciales. Para estimar los parmetros desconocidos y aproximar las funciones no paramtricas mediante P-splines bayesianos, desarrollamos un enfoque Bayesiano Markov Chain Monte Carlo para estimar el PLASARM y diseamos un muestreador de Gibbs para explorar las distribuciones posteriores conjuntas de los parmetros desconocidos. Adems, ilustramos el rendimiento del modelo y el mtodo de estimacin propuestos mediante un estudio de simulacin y un anlisis de datos sobre el precio de la vivienda en China.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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