Aplicación de un modelo lineal generalizado
Spa. Resumen: Los Modelos Lineales Generalizados – MLG, son relativamente una nueva metodología en el campo del modelamiento estadístico, dado que establece un campo de estudio para análisis de datos discretos como de datos continuos, dentro de una diversidad de distribuciones de probabilidad de las...
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| Format: | Documento de Conferencia |
| Language: | spa |
| Published: |
2021
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| Online Access: | http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/7833 |
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| author | Gómez Velasco, Nubia Yaneth |
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| description | Spa. Resumen: Los Modelos Lineales Generalizados – MLG, son relativamente una nueva metodología en el campo del modelamiento estadístico, dado que establece un campo de estudio para análisis de datos discretos como de datos continuos, dentro de una diversidad de distribuciones de probabilidad de las variables aleatorias involucradas. Los MLG son una extensión de los modelos lineales usuales, Varias técnicas estadísticas pueden ubicarse dentro del contexto de los MLG, entre ellas, los modelos de regresión, los diseños experimentales de efectos fijos y aleatorios, las tablas de contingencia. Por lo general es común abordar en los cursos a nivel de pregrado, modelamiento de variables respuestas de tipo continuo asumiendo distribución normal. Sin embargo hay muchas situaciones dentro de un contexto real, donde la linealidad y la normalidad no son supuestos válidos. Entre tales situaciones se podrán considerar de manera general aquellas donde la variable respuesta es una variable discreta, resultante de conteos o enumeraciones, variables expresadas en términos porcentuales, etc. En este trabajo se presentan algunas generalidades del modelo lineal generalizado, algunos aspectos relevantes en la inferencia, propiedades y características, finalmente se ilustrará tales aspectos a través de un ejemplo basado en un problema concreto y real relacionado con la elaboración de un tipo de plástico usando distintos niveles de glicerol y diferentes tipos de almidón. La variable respuesta a modelar es el grado de transparencia del plástico, la cual está expresada en términos porcentuales. El diseño metodológico estadístico para la elaboración del plástico fue a partir de un diseño experimental con dos factores incluyendo interacción. Se tiene previsto incluir en el trabajo, además de la teoría básica introductoria de los modelos lineales generalizados, el resultado del modelamiento de la variable respuesta usando la distribución Gamma y la comparación pertinente vía modelo lineal general clásico, (asumiendo para éste caso distribución Normal), El uso de algún software estadístico permitirá la ilustración y comparación de los análisis realizados. |
| format | Documento de Conferencia |
| id | repositorio.uptc.edu.co-001-7833 |
| institution | Repositorio Institucional UPTC |
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| publishDate | 2021 |
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| spelling | repositorio.uptc.edu.co-001-78332022-09-06T20:36:13Z Aplicación de un modelo lineal generalizado Gómez Velasco, Nubia Yaneth Spa. Resumen: Los Modelos Lineales Generalizados – MLG, son relativamente una nueva metodología en el campo del modelamiento estadístico, dado que establece un campo de estudio para análisis de datos discretos como de datos continuos, dentro de una diversidad de distribuciones de probabilidad de las variables aleatorias involucradas. Los MLG son una extensión de los modelos lineales usuales, Varias técnicas estadísticas pueden ubicarse dentro del contexto de los MLG, entre ellas, los modelos de regresión, los diseños experimentales de efectos fijos y aleatorios, las tablas de contingencia. Por lo general es común abordar en los cursos a nivel de pregrado, modelamiento de variables respuestas de tipo continuo asumiendo distribución normal. Sin embargo hay muchas situaciones dentro de un contexto real, donde la linealidad y la normalidad no son supuestos válidos. Entre tales situaciones se podrán considerar de manera general aquellas donde la variable respuesta es una variable discreta, resultante de conteos o enumeraciones, variables expresadas en términos porcentuales, etc. En este trabajo se presentan algunas generalidades del modelo lineal generalizado, algunos aspectos relevantes en la inferencia, propiedades y características, finalmente se ilustrará tales aspectos a través de un ejemplo basado en un problema concreto y real relacionado con la elaboración de un tipo de plástico usando distintos niveles de glicerol y diferentes tipos de almidón. La variable respuesta a modelar es el grado de transparencia del plástico, la cual está expresada en términos porcentuales. El diseño metodológico estadístico para la elaboración del plástico fue a partir de un diseño experimental con dos factores incluyendo interacción. Se tiene previsto incluir en el trabajo, además de la teoría básica introductoria de los modelos lineales generalizados, el resultado del modelamiento de la variable respuesta usando la distribución Gamma y la comparación pertinente vía modelo lineal general clásico, (asumiendo para éste caso distribución Normal), El uso de algún software estadístico permitirá la ilustración y comparación de los análisis realizados. 2021-12-21T19:50:58Z 2021-12-21T19:50:58Z 2015-05-02 Documento de Conferencia http://purl.org/coar/resource_type/c_8544 info:eu-repo/semantics/conferenceObject info:eu-repo/semantics/publishedVersion Text http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/7833 820 instname:Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia reponame:Repositorio de la Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia repourl:https://repositorio.uptc.edu.co/ spa I Encuentro Internacional de Matemáticas, Estadística y Educación Matemática XXII Jornada de Matemáticas y Estadista https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/mate_estadistica/mate_estadistica/paper/download/820/811 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0) http://purl.org/coar/access_right/c_14cb application/pdf application/pdf https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/mate_estadistica/mate_estadistica/paper/view/820 |
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