Modelos lineales y algunas aplicaciones
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Date
2008-12-01
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INTRODUCCIÓN: Los Modelos Lineales han sido usados durante décadas tanto intensiva como extensivamente en aplicaciones estadísticas. Llamamos Modelos Lineales a aquellas situaciones que después de haber sido analizadas matemáticamente, se representan por medio de una función lineal, los cuales son lineales en los parámetros desconocidos e incluyen un componente de error. El componente de error es el que los convierte en Modelos Estadísticos. Estos modelos son la base de la metodología que usualmente llamamos Regresión Múltiple. Por esta razón el manejo de los Modelos Lineales es indispensable para comprender y aplicar correctamente los Métodos Estadísticos. OBJETIVOS GENERALES: Adquirir dominio de la teoría Matemática y aplicaciones de los Modelos Estadísticos Lineales, para ajustar Modelos de Regresión Lineal Simple o Múltiple a un conjunto de datos. Ilustrar cómo construir Modelos que expliquen el comportamiento de una variable de interés, la variable respuesta, como resultado del efecto de un conjunto de variables explicativas y mostrar la utilización de estos Modelos para hacer predicciones o tomar decisiones. CONCLUSIONES: Los modelos lineales son una gran método matemático auxiliar para las estadísticas y ayuda a predecir el comportamiento de muchas variables
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Keywords
Teoría matemática, bondad de ajuste, regresión lineal