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En el campo de la estadística aplicada, el uso de los diagnósticos gráficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta útil cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodología gráfica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagnósticos en el modelo lineal general (GLM), gráficos como: Added variable, gráfico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detección de funciones de covariables adicionadas. Este texto presenta una extensión de estos gráficos a modelos más complejos como lo…mehr

Produktbeschreibung
En el campo de la estadística aplicada, el uso de los diagnósticos gráficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta útil cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodología gráfica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagnósticos en el modelo lineal general (GLM), gráficos como: Added variable, gráfico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detección de funciones de covariables adicionadas. Este texto presenta una extensión de estos gráficos a modelos más complejos como lo son los modelos lineales generalizados Poisson y Gamma. Se propone una metodología que permite diagnosticar gráficamente la violación de supuestos, la identificación de una función de una covariable mediante el uso de bandas de confianza no paramétricas.
Autorenporträt
Licenciado en Matemáticas y Física, Universidad de Córdoba, Montería, Córdoba, Colombia.Especialista en Estadística, Universidad Nacional, Bogotá, Colombia.Magíster en Estadística, Universidad Nacional, Medellín, Colombia.Docente Titular, Centro de Ciencias Básicas, Universidad Pontificia Bolivariana, Montería, Córdoba, Colombia.