Modelamiento estadístico de datos experimentales: teoría básica con aplicaciones
Spa: En esta ponencia se presenta una sinopsis de la metodología relacionada con el análisis de datos provenientes de experimentos. Después de definir el concepto básico de modelamiento, los autores presentan los pasos esenciales que todo investigador debe tener en cuenta para un correcto análisis d...
| Main Authors: | , |
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| Format: | Documento de Conferencia |
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| Published: |
2021
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| Online Access: | http://repositorio.uptc.edu.co/handle/001/8216 |
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| author | Dávila Sanabria, Jaime Eduardo Niño, Camilo |
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| description | Spa: En esta ponencia se presenta una sinopsis de la metodología relacionada con el análisis de datos provenientes de experimentos. Después de definir el concepto básico de modelamiento, los autores presentan los pasos esenciales que todo investigador debe tener en cuenta para un correcto análisis de datos, cuando se hace uso de métodos paramétricos. Mediante un ejemplo, se presentan los errores que pueden cometerse, cuando no se validan los supuestos asociados a cada modelo estadístico. Finalmente, el lector contará con las herramientas mínimas para que el modelo que busque ajustar tenga validez en la comunidad científica internacional. Palabras clave: Modelos Estadísticos, Validación de Supuestos, Selección del Modelo e Inferencia. |
| format | Documento de Conferencia |
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| institution | Repositorio Institucional UPTC |
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| publishDate | 2021 |
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| spelling | repositorio.uptc.edu.co-001-82162022-09-14T21:19:20Z Modelamiento estadístico de datos experimentales: teoría básica con aplicaciones Dávila Sanabria, Jaime Eduardo Niño, Camilo Spa: En esta ponencia se presenta una sinopsis de la metodología relacionada con el análisis de datos provenientes de experimentos. Después de definir el concepto básico de modelamiento, los autores presentan los pasos esenciales que todo investigador debe tener en cuenta para un correcto análisis de datos, cuando se hace uso de métodos paramétricos. Mediante un ejemplo, se presentan los errores que pueden cometerse, cuando no se validan los supuestos asociados a cada modelo estadístico. Finalmente, el lector contará con las herramientas mínimas para que el modelo que busque ajustar tenga validez en la comunidad científica internacional. Palabras clave: Modelos Estadísticos, Validación de Supuestos, Selección del Modelo e Inferencia. 2021-12-21T20:35:32Z 2021-12-21T20:35:32Z 2015-03-09 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/001/8216 433 instname:Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia reponame:Repositorio de la Universidad Pedagogica y Tecnologica de Colombia repourl:https://repositorio.uptc.edu.co/ spa Encuentro Nacional De Educación Matemática Y Estadística – ENEMES https://rdigitales.uptc.edu.co/memorias/index.php/enc_matema/enes/paper/download/433/429 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/enc_matema/enes/paper/view/433 |
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