Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados

Descripción del Articulo

En este trabajo se aplica el método de Mínimos Cuadrados Ponderados como un método alternativo de estimación de parámetros en los Modelos Lineales Generalizados, y en particular para el caso de variables respuesta con distribución Multinomial y de Poisson, usando el enfoque desarrollado por Grizzme,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gonzales King-Keé, Karin Cecilia
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2001
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/608
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/608
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelos lineales (Estadística)
Análisis multivariante
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
id UNMS_8f92ad5bc62fc3d8b26759a81db9279f
oai_identifier_str oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/608
network_acronym_str UNMS
network_name_str UNMSM-Tesis
repository_id_str 410
spelling Gonzales King-Keé, Karin Cecilia2013-08-20T20:44:53Z2013-08-20T20:44:53Z2001https://hdl.handle.net/20.500.12672/608En este trabajo se aplica el método de Mínimos Cuadrados Ponderados como un método alternativo de estimación de parámetros en los Modelos Lineales Generalizados, y en particular para el caso de variables respuesta con distribución Multinomial y de Poisson, usando el enfoque desarrollado por Grizzme, Starmer y Koch (GSK). Se estudia la formación de funciones respuesta de variables dependientes con distribución Multinomial y Poisson.-- In this work the metod of weighted least squares is applied as an alternative for estimating parameters in the Generalized Linear Models, and particularly, for the case of response variable with multimomial and Poisson distributions using the theory developed by Grizzme, Starmer y Koch. Beginning with the General linear model it is introduced the Generalized linear models and it is stablished the funtion formations for the response variables with multinomial and poisson distributions.TesisspaUniversidad Nacional Mayor de San MarcosPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Universidad Nacional Mayor de San MarcosRepositorio de Tesis - UNMSMreponame:UNMSM-Tesisinstname:Universidad Nacional Mayor de San Marcosinstacron:UNMSMModelos lineales (Estadística)Análisis multivariantehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizadosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDULicenciado en EstadísticaUniversidad Nacional Mayor de San Marcos. Facultad de Ciencias Matemáticas. Escuela Académico Profesional de EstadísticaEstadísticahttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALGonzales_kk.pdfGonzales_kk.pdfapplication/pdf561047https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b8bee009-a3ba-4ab9-98dc-ccc69c7368d9/download2ff3f03be19472b8a9baa92a6543484cMD51TEXTGonzales_kk.pdf.txtGonzales_kk.pdf.txtExtracted texttext/plain148897https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f4ef7350-59e4-40f9-8a8c-590efccfe674/downloadd814d93576f35214044f3349f09770b5MD52THUMBNAILGonzales_kk.pdf.jpgGonzales_kk.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg10655https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/68b193b8-2a04-43ae-b756-64a5f128bee1/download3e0eac12acdf657366ab776f9b66cdbeMD5320.500.12672/608oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/6082021-09-25 11:05:28.335https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessopen.accesshttps://cybertesis.unmsm.edu.peCybertesis UNMSMcybertesis@unmsm.edu.pe
dc.title.none.fl_str_mv Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
title Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
spellingShingle Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
Gonzales King-Keé, Karin Cecilia
Modelos lineales (Estadística)
Análisis multivariante
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
title_short Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
title_full Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
title_fullStr Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
title_full_unstemmed Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
title_sort Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
author Gonzales King-Keé, Karin Cecilia
author_facet Gonzales King-Keé, Karin Cecilia
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Gonzales King-Keé, Karin Cecilia
dc.subject.none.fl_str_mv Modelos lineales (Estadística)
Análisis multivariante
topic Modelos lineales (Estadística)
Análisis multivariante
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.subject.ocde.none.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
description En este trabajo se aplica el método de Mínimos Cuadrados Ponderados como un método alternativo de estimación de parámetros en los Modelos Lineales Generalizados, y en particular para el caso de variables respuesta con distribución Multinomial y de Poisson, usando el enfoque desarrollado por Grizzme, Starmer y Koch (GSK). Se estudia la formación de funciones respuesta de variables dependientes con distribución Multinomial y Poisson.
publishDate 2001
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2013-08-20T20:44:53Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2013-08-20T20:44:53Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2001
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12672/608
url https://hdl.handle.net/20.500.12672/608
dc.language.iso.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.none.fl_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.publisher.country.none.fl_str_mv PE
publisher.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
dc.source.none.fl_str_mv Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio de Tesis - UNMSM
reponame:UNMSM-Tesis
instname:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron:UNMSM
instname_str Universidad Nacional Mayor de San Marcos
instacron_str UNMSM
institution UNMSM
reponame_str UNMSM-Tesis
collection UNMSM-Tesis
bitstream.url.fl_str_mv https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/b8bee009-a3ba-4ab9-98dc-ccc69c7368d9/download
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/f4ef7350-59e4-40f9-8a8c-590efccfe674/download
https://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstreams/68b193b8-2a04-43ae-b756-64a5f128bee1/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 2ff3f03be19472b8a9baa92a6543484c
d814d93576f35214044f3349f09770b5
3e0eac12acdf657366ab776f9b66cdbe
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Cybertesis UNMSM
repository.mail.fl_str_mv cybertesis@unmsm.edu.pe
_version_ 1841550669455032320
score 13.10263
Estimación por mínimos cuadrados ponderados en modelos lineales generalizados
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).

Ejemplares Similares