Download or read book Modelo lineal general y an lisis de la varianza written by María Carmen Benedito Monleón and published by . This book was released on 1993 with total page 141 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Modelo lineal generalizado written by Manuel Ato García and published by . This book was released on 2005 with total page 302 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El MLG (Modelo lineal generalizado) constituye la generalización natural de los Modelos Lineales clásicos, e incluye como casos particulares la regresión lineal, el análisis de varianza, el análisis de la covarianza, la regresión logit, la regresión de Poisson, los modelos log-lineales, los modelos de respuesta multinomial, así como ciertos modelos de análisis de supervivencia y de series temporales.
Download or read book Modelos lineales written by Francisco Carmona Pontaque and published by Edicions Universitat Barcelona. This book was released on 2005-03-10 with total page 271 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Los modelos lineales constituyen una de las metodologías estadísticas más ampliamente utilizadas en la modelización y el análisis de datos de todo tipo. Se introducen en campos tan diversos como la experimentación industrial, la construcción y validación de tests psicológicos o el análisis de datos de chips de DNA de la moderna era post-genómica. Los modelos lineales se encuentran además en la base de técnicas tan populares como la regresión y el análisis de la varianza. En la práctica, si deseamos utilizar estas técnicas sin errores y con la profundidad necesaria, es preciso un exhaustivo conocimiento de los conceptos y propiedades de los modelos lineales subyacentes. En este libro se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas con todo detalle..Además de las dos técnicas principales, el temario contiene técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Numerosos ejemplos y ejercicios de cada concepto o técnica ayudan en su estudio. En especial, se desarrollan todos los ejemplos utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
Download or read book ECONOMETR a a Trav s de Ejemplos el MODELO LINEAL GENERAL written by César Pérez López and published by . This book was released on 2017-06-30 with total page 349 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.. El modelo lineal general extiende el modelo lineal de regresión múltiple permitiendo introducir interacciones de las variables independientes de cualquier orden. Estas interacciones pueden ser solamente entre variables cuantitatativas o también entre variables cualitativas y cuantitativas. Este libro desarrolla toda la variedad de modelos incluidos en el Modelo Lineal General. Asimismo, presenta ejemplos y ejercicios resueltos con el software más actual (SAS, R, SPSS y STATGRAPHICS)
Download or read book Problemas de investigaci n written by José Fernando García Pérez and published by . This book was released on 2007 with total page 175 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book El Modelo Lineal General written by Cesar Perez and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2016-07-15 with total page 350 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.En el libro se resuelven uan amplia variedad de ejercicios utilizando las soluciones de software más actuales como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS
Download or read book Modelos lineales eBook written by Francesc Carmona Pontaque and published by Edicions Universitat Barcelona. This book was released on 2005-03-10 with total page 267 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Los modelos lineales constituyen una de las metodologías estadísticas más ampliamente utilizadas en la modelización y el análisis de datos de todo tipo. Se introducen en campos tan diversos como la experimentación industrial, la construcción y validación de tests psicológicos o el análisis de datos de chips de DNA de la moderna era post-genómica. Los modelos lineales se encuentran además en la base de técnicas tan populares como la regresión y el análisis de la varianza. En la práctica, si deseamos utilizar estas técnicas sin errores y con la profundidad necesaria, es preciso un exhaustivo conocimiento de los conceptos y propiedades de los modelos lineales subyacentes. En este libro se explican estos fundamentos y se desarrollan sus aplicaciones prácticas con todo detalle..Además de las dos técnicas principales, el temario contiene técnicas de diagnóstico del modelo, regresión robusta y análisis de componentes de la varianza. Numerosos ejemplos y ejercicios de cada concepto o técnica ayudan en su estudio. En especial, se desarrollan todos los ejemplos utilizando R, un software libre de gran potencia y muy apreciado entre los estadísticos de todo el mundo.
Download or read book An lisis de varianza con medidas repetidas written by M. Carmen Ximénez and published by . This book was released on 2000 with total page 139 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En la presente monografía se exponen los principales modelos de análisis de varianza (o ANOVA) con medidas repetidas. Está especialmente dirigida a profesionales de las ciencias sociales y la educación/o a estudiantes de licenciatura o postgrado cuya actividad investigadora precise el análisis de datos con medidas repetidas. Se estructura en dos partes. En la primera se expone el modelo que incluye un único factor, y en la segunda los modelos de dos factores (medidas repetidas en ambos y sólo en un factor). Para cada modelo se hace referencia al modelo lineal general que plantea, el tipo de datos que permite analizar, los supuestos estadísticos en que se basa y los estadísticos que utiliza. La explicación de cada modelo se acompaña con ejemplos resueltos tanto numéricamente como mediante soporte informático a través del programa SPSS para Windows. Los autores han cuidado al máximo la claridad en la exposición y en la organización de contenidos para que el lector que no disponga de una base matemática sólida pueda seguir el texto sin dificultad.
Download or read book Modelos Estad sticos lineales con aplicaciones en R written by Cristian Fernando Tellez and published by Ediciones de la U. This book was released on 2016-01-01 with total page 258 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Este libro implementa rápidamente en el lector el pensamiento estadístico en términos de la modelación estocástica. Los autores plasman los principales resultados de la teoría clásica de una forma estructurada, clara y precisa. Desde sus primeras páginas, este texto muestra rigurosamente el desarrollo de deducciones primordiales y con algunos ejemplos léxicos gráficos se ilustran las propiedades numéricas de forma exhaustiva. Dentro de cada capítulo, el lector podrá encontrar ejemplos empíricos y simulaciones basadas en el software computacional R. Sin embargo, la claridad de los contenidos expuestos hace que la programación de rutinas computacionales permanentes sea muy expedita de realizar con otros paquetes diferentes a R.
Download or read book Aplicaciones diversas del an lisis de varianza written by Francisco J. Tejedor Tejedor and published by . This book was released on 2003 with total page 198 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La monografía que ahora presentamos bajo el título: “Aplicaciones diversas del Análisis de Varianza: Diseños complejos, alternativas no paramétricas y similitud con otras técnicas de análisis de datos” es continuación de la monografía número 3 que esta misma colección publicó en 1999 con el título “Análisis de varianza: Introducción conceptual y diseños básicos”. El objetivo fundamental que nos planteamos con la publicación de esta segunda monografía es claro: completar la presentación de las distintas aplicaciones de los diseños de ANVA no tratados en el primer texto, lo que supone el tratamiento de los siguientes temas: - diseños factoriales demás de dos factores (capítulo 1) - la amplia gama de diseños con variables “bloqueadas” (capítulo 2) - diseños en cuadrado latino o grecolatino (capítulo 3) - alternativas no paramétricas de análisis de varianza (capítulo 4). Terminamos presentando, en el capítulo 5, la similitud del ANVA con otras técnicas de análisis de datos, a partir de la consideración de dichas técnicas como casos particulares del modelo lineal general. En concreto, analizamos la semejanza del ANVA con el análisis de regresión y con el análisis logarítmico-lineal.
Download or read book Regression ANOVA and the General Linear Model written by Peter Vik and published by SAGE Publications. This book was released on 2013-01-14 with total page 345 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Peter Vik's Regression, ANOVA, and the General Linear Model: A Statistics Primer demonstrates basic statistical concepts from two different perspectives, giving the reader a conceptual understanding of how to interpret statistics and their use. The two perspectives are (1) a traditional focus on the t-test, correlation, and ANOVA, and (2) a model-comparison approach using General Linear Models (GLM). This book juxtaposes the two approaches by presenting a traditional approach in one chapter, followed by the same analysis demonstrated using GLM. By so doing, students will acquire a theoretical and conceptual appreciation for data analysis as well as an applied practical understanding as to how these two approaches are alike.
Download or read book An lisis de regresi n written by Fouad Sabry and published by One Billion Knowledgeable. This book was released on 2024-02-04 with total page 340 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Qué es el análisis de regresión En el modelado estadístico, el análisis de regresión es un conjunto de procesos estadísticos para estimar las relaciones entre una variable dependiente y una o más variables independientes. La forma más común de análisis de regresión es la regresión lineal, en la que se encuentra la línea que más se ajusta a los datos según un criterio matemático específico. Por ejemplo, el método de mínimos cuadrados ordinarios calcula la línea única que minimiza la suma de las diferencias al cuadrado entre los datos verdaderos y esa línea. Por razones matemáticas específicas, esto permite al investigador estimar la expectativa condicional de la variable dependiente cuando las variables independientes toman un conjunto determinado de valores. Las formas menos comunes de regresión utilizan procedimientos ligeramente diferentes para estimar parámetros de ubicación alternativos o estimar la expectativa condicional a través de una colección más amplia de modelos no lineales. Cómo se beneficiará (I) Insights y validaciones sobre los siguientes temas: Capítulo 1: Análisis de regresión Capítulo 2: Mínimos cuadrados Capítulo 3: Teorema de Gauss?Markov Capítulo 4: Regresión no lineal Capítulo 5: Coeficiente de determinación Capítulo 6: Estimación de variables instrumentales Capítulo 7: Sesgo de variable omitida Capítulo 8: Mínimos cuadrados ordinarios Capítulo 9: Suma residual de cuadrados Capítulo 10: Regresión lineal simple Capítulo 11: Mínimos cuadrados generalizados Capítulo 12: Errores estándar consistentes con heterocedasticidad Capítulo 13: Factor de inflación de varianza Capítulo 14: No lineal mínimos cuadrados Capítulo 15: Regresión de componentes principales Capítulo 16: Suma de cuadrados por falta de ajuste Capítulo 17: Apalancamiento (estadísticas) Capítulo 18: Regresión polinómica Capítulo 19: Modelos de errores en variables Capítulo 20: Mínimos cuadrados lineales Capítulo 21: Regresión lineal (II) Responder a las principales preguntas del público sobre el análisis de regresión. (III) Ejemplos del mundo real para el uso del análisis de regresión en muchos campos. Para quién es este libro Profesionales, estudiantes de pregrado y posgrado, entusiastas, aficionados y aquellos que quieran ir más allá del conocimiento o la información básicos para cualquier tipo de Análisis de Regresión.
Download or read book ANOVA and ANCOVA written by Andrew Rutherford and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2012-08-29 with total page 358 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Provides an in-depth treatment of ANOVA and ANCOVA techniques from a linear model perspective ANOVA and ANCOVA: A GLM Approach provides a contemporary look at the general linear model (GLM) approach to the analysis of variance (ANOVA) of one- and two-factor psychological experiments. With its organized and comprehensive presentation, the book successfully guides readers through conventional statistical concepts and how to interpret them in GLM terms, treating the main single- and multi-factor designs as they relate to ANOVA and ANCOVA. The book begins with a brief history of the separate development of ANOVA and regression analyses, and then goes on to demonstrate how both analyses are incorporated into the understanding of GLMs. This new edition now explains specific and multiple comparisons of experimental conditions before and after the Omnibus ANOVA, and describes the estimation of effect sizes and power analyses leading to the determination of appropriate sample sizes for experiments to be conducted. Topics that have been expanded upon and added include: Discussion of optimal experimental designs Different approaches to carrying out the simple effect analyses and pairwise comparisons with a focus on related and repeated measure analyses The issue of inflated Type 1 error due to multiple hypotheses testing Worked examples of Shaffer's R test, which accommodates logical relations amongst hypotheses ANOVA and ANCOVA: A GLM Approach, Second Edition is an excellent book for courses on linear modeling at the graduate level. It is also a suitable reference for researchers and practitioners in the fields of psychology and the biomedical and social sciences.
Download or read book M todos estad sticos de investigaci n written by Luis Ruíz-Maya and published by . This book was released on 1977 with total page 418 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Univariate and Multivariate General Linear Models written by Kevin Kim and published by CRC Press. This book was released on 2006-10-11 with total page 549 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Reviewing the theory of the general linear model (GLM) using a general framework, Univariate and Multivariate General Linear Models: Theory and Applications with SAS, Second Edition presents analyses of simple and complex models, both univariate and multivariate, that employ data sets from a variety of disciplines, such as the social and behavioral
Download or read book Linear Models written by Debasis Sengupta and published by World Scientific. This book was released on 2003 with total page 646 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Linear Models: An Integrated Approach aims to provide a clear and deep understanding of the general linear model using simple statistical ideas. Elegant geometric arguments are also invoked as needed and a review of vector spaces and matrices is provided to make the treatment self-contained. Complex, matrix-algebraic methods, such as those used in the rank-deficient case, are replaced by statistical proofs that are more transparent and that show the parallels with the simple linear model. This book has the following special features: Use of simple statistical ideas such as linear zero functions and covariance adjustment to explain the fundamental as well as advanced concepts Emphasis on the statistical interpretation of complex algebraic results A thorough treatment of the singular linear model, including the case of multivariate response A unified discussion on models with a partially unknown dispersion matrix, including mixed- effects/variance-components models and models for spatial,and time series data Insight into updates on the linear model and their connection with diagnostics, design, variable selection, the Kalman filter, etc. An extensive discussion on the foundations of linear inference, along with linear alternatives to least squares Coverage of other special topics, such as collinearity, stochastic and inequality constraints, misspecified models, etc. Simpler proofs of numerous known results Pointers to current research through examples and exercises
Download or read book Applied Linear Statistical Models written by John Neter and published by Irwin Professional Publishing. This book was released on 1974 with total page 870 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Some basic results in probability and statistics. Basic regression analysis. General regression and correlation analysis. Basic analysis of variance. Multifactor analysis of variance. Experimental designs.
