Modelación de datos composicionales vía mezclas de distribuciones Gamma multivariadas - Ramos Gordillo, Mariana Paola (Universidad Autónoma Metropolitana, 2020)
En este trabajo se revisa la naturaleza de las variables composicionales, es decir, variables multivariadas donde la suma de sus componentes debe cumplir con la restricción de ser una constante, además se puntualizan los retos para especificar modelos que describan adecuadamente sus comportamientos. Se propone un análisis Bayesiano basado en el estudio de variables composicionales a través de modelos de mezclas de distribuciones Gamma multivariadas, y se describe la manera de cómo usar este modelo en la inferencia de variables composicionales. La inferencia sobre los parámetros del modelo se basa en muestras de la densidad posterior, las cuales se obtienen mediante un Slice Sampler después de la introducción de variables latentes adecuadas. La metodología propuesta se ilustra utilizando conjuntos de datos simulados. Adicionalmente, se discute la aplicación de este modelo al análisis de datos como los obtenidos en la realización de los Conteos Rápidos organizados por el Instituto Nacional Electoral, en 2018.