Download or read book Modelos lineales generalizados espaciales written by Universitat de València. Facultat de Ciències Matemàtiques and published by . This book was released on 1997 with total page 161 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Modelo lineal generalizado espacial con variable respuesta beta written by Roberto Fustos Toribio and published by . This book was released on 2013 with total page 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 An lisis de el efecto de dispersi n geogr fica en el espacio de la respuesta en modelos lineales generalizados Un estudio de simulaci n written by Martha Monteavaro Rodríguez and published by . This book was released on 2007 with total page 15 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
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 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 Modelos lineales generalizados written by Miguel Angel Dumett Canales and published by . This book was released on 1989 with total page 228 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Modelos Lineales Generalizados Ejercicios Resueltos Con R Sas Stata Eviews Spss Y Statgraphics written by Cesar Perez and published by Createspace Independent Publishing Platform. This book was released on 2016-07-16 with total page 184 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: El modelo lineal generalizado amplía el modelo lineal general, de manera que la variable dependiente y está relacionada linealmente con los factores y las covariables mediante una determinada función de enlace . Además, el modelo permite que la variable dependiente tenga una distribución no normal. El modelo lineal generalizado cubre los modelos estadísticos más utilizados, como la regresión lineal para las respuestas distribuidas normalmente, modelos logísticos para datos binarios, modelos loglineales para datos de recuento, modelos log-log complementario para datos de supervivencia censurados por intervalos, además de muchos otros modelos estadísticos a través de la propia formulación general del modelo.La posibilidad de especificar una distribución específica para la variable dependiente que no sea la normal y la posibilidad de especificar una función de enlace que no sea la identidad, es la principal mejora que aporta el modelo lineal generalizado respecto al modelo lineal general. Si la distribución de la variable dependiente es normal y la función de enlace es la identidad estamos ante el modelo lineal general.
Download or read book Modelos lineales generalizados written by María Asunción Martínez Mayoral and published by . This book was released on 2001 with total page 237 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Modelos lineales generalizados geoestad sticos basados en distancias written by Oscar Orlando Melo Martínez Melo M. and published by . This book was released on 2013 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: En esta tesis se hace una mezcla del método de distancias con los modelos lineales generalizados mixtos tanto en lo espacial como en lo espacio-temporal. Con el empleo de las distancias se logran buenas predicciones y menores variabilidades en el espacio o espacio-tiempo de la región de estudio, provocando todo esto que se tomen mejores decisiones en los diferentes problemas de interés. Se propone un método alternativo para ajustar una variable respuesta tipo beta con dispersión variable usando distancias euclidianas entre los individuos. Se emplea el método de máxima verosimilitud para estimar los parámetros desconocidos del modelo propuesto y se presentan las principales propiedades de estos estimadores. Además, se realiza la inferencia estadística sobre los parámetros utilizando las aproximaciones obtenidas a partir de la normalidad asintótica del estimador de máxima verosimilitud; se desarrolla el diagnóstico y predicción de una nueva observación, y se estudia el problema de datos faltantes utilizando la metodología propuesta. Posteriormente, se propone una solución alterna para resolver problemas como el de prevalencia de Loa loa utilizando distancias euclidianas entre individuos; se describe un modelo lineal generalizado espacial mixto incorporando medidas generales de distancia o disimilaridad que se pueden aplicar a variables explicativas. En este caso, los parámetros involucrados en el modelo propuesto se estiman utilizando máxima verosimilitud mediante el método de Monte Carlo vía cadenas de Markov (MCMC). También se formula un modelo lineal beta espacial mixto con dispersión variable utilizando máxima verosimilitud mediante el método MCMC. El método propuesto se utiliza en situaciones donde la variable respuesta es una razón o proporción que esta relacionada con determinadas variables explicativas. Para este fin, se desarrolla una aproximación utilizando modelos lineales generalizados espaciales mixtos empleando la transformación Box-Cox en el modelo de precisión. Por lo tanto, se realiza el proceso de optimización de los parámetros tanto para modelo espacial de media como para el modelo espacial de dispersión variable. Además, se realiza la inferencia estadística sobre los parámetros utilizando las aproximaciones obtenidas a partir de la normalidad asintótica del estimador de máxima verosimilitud. También se desarrolla el diagnóstico del modelo y la predicción de nuevas observaciones. Por último, el método se ilustra a través de los contenidos de arcilla y magnesio. Adicionalmente, se describe el modelo basado en distancias para la predicción espacio-temporal usando modelos lineales generalizados. Se realiza el proceso de estimación de los parámetros involucrados en el modelo propuesto, mediante el método de ecuaciones de estimación generalizada y la inferencia estadística sobre los parámetros empleando las aproximaciones obtenidas a partir de la normalidad asintótica del estimador de máxima verosimilitud. Además, se desarrolla el diagnóstico del modelo y la predicción de nuevas observaciones. Se realiza una aplicación de la metodología propuesta para el número de acciones armadas estandarizada por cada 1000 km2 de los grupos irregulares FARC-EP y ELN en los diferentes departamentos de Colombia entre los años 2003 a 2009. Finalmente, se presenta un modelo autorregresivo espacial lineal generalizado mixto utilizando el método basado en distancias. Este modelo incluye retrasos tanto espaciales como temporales entre vectores de variables de estado estacionarias. Se utiliza la dinámica espacial de los datos econométricos tipo panel para estimar el modelo propuesto; los parámetros involucrados en el modelo se estiman utilizando el método MCMC mediante máxima verosimilitud. Además, se discute en este capítulo la interacción entre estacionariedad temporal y espacial, y se derivan las respuestas al impulso para el modelo propuesto, lo cual naturalmente depende de la dinámica temporal y espacial del modelo.
Download or read book Estimaci n m ximo veros mil y predicci n de modelos econometricos lineales din micos en espacio de los estados written by and published by . This book was released on 1989 with total page 82 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book An lisis de datos longitudinales y multivariantes mediante distancias con modelos lineales generalizados written by Sandra Esperanza Melo Martínez and published by . This book was released on 2012 with total page 167 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Se propusieron varias metodologías para analizar datos longitudinales (en forma univariante, mediante MANOVA, en curvas de crecimiento y bajo respuesta no normal mediante modelos lineales generalizados) usando distancias entre observaciones (o individuos) con respecto a las variables explicativas con variables respuesta de tipo continuo. En todas las metodologías propuestas al agregar más componentes de la matriz de coordenadas principales se encuentra que se gana en las predicciones con respecto a los modelos clásicos. Por lo cual resulta ser una metodología alternativa frente a la clásica para realizar predicciones. Se probó que el modelo MANOVA con DB y la aproximación univariante longitudinal con DB generan resultados tan robustos como la aproximación de MANOVA clásica y univariante clásica para datos longitudinales, haciendo uso en la aproximación clásica de máxima verosimilitud restringida y mínimos cuadrados ponderados bajo condiciones de normalidad. Los parámetros del modelo univariante con DB fueron estimados por el método de máxima verosimilitud restringida y por mínimos cuadrados generalizados. Para la aproximación MANOVA con DB se uso mínimos cuadrados bajo condiciones de normalidad. Además, se presentó como realizar inferencia sobre los parámetros involucrados en el modelo para muestras grandes. Se explicó también una metodología para analizar datos longitudinales mediante modelos lineales generalizados con distancias entre observaciones con respecto a las variables explicativas, donde se encontraron resultados similares a la metodología clásica y la ventaja de poder modelar datos de respuesta continua no normal en el tiempo. Inicialmente, se presenta el modelo propuesto, junto con las ideas principales que dan su origen, se realiza la estimación de parámetros y el contraste de hipótesis. La estimación se hace aplicando la metodología de ecuaciones de estimación generalizada (EEG). Por medio de una aplicación en cada capítulo se ilustraron las metodologías propuestas. Se ajusto el modelo, se obtuvo la estimación de los diferentes parámetros involucrados, se realizó la inferencia estadística del modelo propuesto y la validación del modelo propuesto. Pequeñas diferencias del método DB con respecto al clásico fueron encontradas en el caso de datos mixtos, especialmente en muestras pequeñas de tamaño 50, resultado obtenido de la simulación. Mediante simulación para algunos tamaños de muestra se encontró que el modelo ajustado DB produce mejores predicciones en comparación con la metodología tradicional para el caso en que las variables explicativas sean mixtas utilizando la distancia de Gower. En tamaños de muestras pequeñas 50, independiente del valor de la correlación, las estructuras de autocorrelación, la varianza y el número de tiempos, usando los criterios de información Akaike y Bayesiano (AIC y BIC). Además, para muestras pequeñas de tamaño 50 se encuentra más eficiente (eficiencia mayor a 1) el método DB en comparación con el método clásico, bajo los diferentes escenarios considerados. Otro resultado importante es que el método DB presenta mejor ajuste en muestras grandes (100 y 200), con correlaciones altas (0.5 y 0.9), varianza alta (50) y mayor número de mediciones en el tiempo (7 y 10). Cuando las variables explicativas son solamente de tipo continuo o categórico o binario, se probó que las predicciones son las mismas con respecto al método clásico. Adicionalmente, se desarrollaron los programas en el software R para el análisis de este tipo de datos mediante la metodología clásica y por distancias DB para las diferentes propuestas en cada uno de los capítulos de la tesis, los cuales se anexan en un CD dentro de la tesis. Se esta trabajando en la creación de una librería en R con lo ya programado, para que todos los usuarios tengan acceso a este tipo de análisis. Los métodos propuestos tienen la ventaja de poder hacer predicciones en el tiempo, se puede modelar la estructura de autocorrelación, se pueden modelar datos con variables explicativas mixtas, binarias, categóricas o continuas, y se puede garantizar independencia en las componentes de la matriz de coordenadas principales mientras que con las variables originales no se puede garantizar siempre independencia. Por último, el método propuesto produce buenas predicciones para estimar datos faltantes, ya que al agregar una o más componentes en el modelo con respecto a las variables explicativas originales de los datos, se puede mejorar el ajuste sin alterar la información original y por consiguiente resulta ser una buena alternativa para el análisis de datos longitudinales y de gran utilidad para investigadores cuyo interés se centra en obtener buenas predicciones.
Download or read book Colinealidad en modelos lineales generalizados written by Martha Monteavaro Rodríguez and published by . This book was released on 2006 with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Modelo lineal generalizado written by and published by . This book was released on 2000 with total page 285 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Colecci n de Documentos Cient ficos written by International Commission for the Conservation of Atlantic Tunas and published by . This book was released on 1973 with total page 614 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Vols. for contain documents presented at the meeting of the Standing Committee on Research and Statistics.
Download or read book Collective Volume of Scientific Papers written by and published by . This book was released on 1999 with total page 964 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Download or read book Proceedings of the Gulf and Caribbean Fisheries Institute written by Gulf and Caribbean Fisheries Institute and published by . This book was released on 2007 with total page 734 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
