Modelación de variables de respuesta de conteo con sobredispersión mediante modelos lineales generalizados mixtos - Basanta Fernandez, Mabel Elizabeth (2023)
La reciente aparición en el Alto Valle (Argentina) de la enfermedad producida por el hongo Stemphylium vesicarium ha motivado este estudio, cuya principal característica es que los datos resultan de conteos de lesiones (manchas en los frutos) y en particular, los analizados presentan sobredispersión. La variable de respuesta en ellos es de naturaleza discreta y no negativa. En el caso de los datos de conteo, el modelo de referencia comúnmente usado es el Modelo de regresión Poisson, que, en presencia de sobredispersión no resulta adecuado por no cumplirse los supuestos de igualdad media-varianza. Para ello, se contemplan una variedad de modelos que intentan dar cuenta de esa sobredispersión: el modelo binomial negativo, modelos inflados con ceros, modelos Hurdle y modelos Conway-Maxwell-Poisson. Esta tesis analiza la aplicabilidad de los Modelos Lineales Generalizados Mixtos (MLGM) a datos de conteo sobredispersos. Los MLGM son una extensión de los Modelos Lineales Generalizados (MLG) cuando se le adicionan efectos aleatorios que permiten considerar la correlación de las observaciones que fueron tomadas en la misma planta en diferentes momentos. La implementación del paquete “glmmTMB” del software estadístico R posibilitó ampliar la gama de modelos analizados con el paquete “lme4” de R permitiendo así ajustarlos a todos rápidamente con un único paquete.