Estimación en Modelos de Componentes de Covarianza

Resumen Se desarrollan técnicas de estimación para modelos lineales de componentes de covarianza e ilustran con especial énfasis en explicar procesos computacionales. La estimación de efectos fijos y aleatorios cuando las varianzas y covarianzas son conocidas se presenta en términos bayesianos. Se calculan estimaciones puntuales de las varianzas y covarianzas desconocidas utilizando el algoritmo EM para la estimación de máxima verosimilitud a partir de datos incompletos. Las técnicas se ilustran con datos sobre escuelas de derecho, ratones de campo y equipos de fútbol profesional. Palabras clave: Componentes de covarianza, Modelos lineales, Modelos mixtos, Efectos aleatorios, Máxima verosimilitud, Algoritmo EM