Los Modelos lineales generalizados, una extensión del modelos lineales, es una familia de modelos introducidos por John Nelder y Robert Wedderburn, dos Estadísticos que encontraron la manera de relacionar los modelos de varibales respuesta cuantitativa y cualitativa en una sola definición de modelos bajo ciertas características. Los problemas de Normalidad de errores y Heterocedasticidad de la varianza ya no son tomados en cuenta ya que la metodología de estimación de los parámetros es generalmente por Máxima Verosimilitud. Recordemos que la estimación de parámetros en los modelos lineales es por mínimos cuadrados y será insesgada y de mínima varianza si es que cumple con los supuestos de 1) Normalidad de Errores, 2) Homocedasticidad de la Varianza, 3) Incorrelación de errores e 4) Independencia de la variables respuesta.
Bueno, el contenido de este texto es el siguiente:
Introducción
Regresión con un componente cuadrático
Análisis de normalidad en los residuos
Regresión logística para la distribución binomial
Regresión de Poisson
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