Estimación y predicción con el modelo de regresión cúbica aplicado a un problema de salud

El artículo corresponde a un proyecto de investigación desarrollado en la Escuela de Administración de la Universidad del Rosario, dirigido a fortalecer la utilización de los métodos inferenciales de regresión lineal, no lineal y múltiple en la ejecución de procesos de toma de decisión, a través de...

Full description

Autores:
Cardona, Diego
Rivera, Miller
González, Javier
Cárdenas, Edwin
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2014
Institución:
Universidad Cooperativa de Colombia
Repositorio:
Repositorio UCC
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/9362
Acceso en línea:
https://revistas.ucc.edu.co/index.php/in/article/view/828
https://hdl.handle.net/20.500.12494/9362
Palabra clave:
Rights
openAccess
License
Copyright (c) 2015 Journal of Engineering and Education
Description
Summary:El artículo corresponde a un proyecto de investigación desarrollado en la Escuela de Administración de la Universidad del Rosario, dirigido a fortalecer la utilización de los métodos inferenciales de regresión lineal, no lineal y múltiple en la ejecución de procesos de toma de decisión, a través de la construcción de materiales didácticos dirigidos a estudiantes, docentes e investigadores. Este artículo muestra las bondades del modelo de regresión polinómica de tercer orden y su aplicación en la administración y la ciencia, mediante el desarrollo de un caso real aplicado a la salud, en el que se estima el porcentaje de mujeres que consumen más de 20 cigarrillos diarios según la edad. Dentro del proyecto de investigación iniciado el segundo semestre del 2012, se ha realizado la publicación de diferentes recursos didácticos entre los que se encuentran documentos de investigación como: “Una aproximación de la variable aleatoria a procesos de toma de decisión que implican condiciones de riesgo e incertidumbre”, “Aplicación de colas de Poisson en procesos de ‘toma de decisiones’ en la gestión de servicios médicos” y guías de inferencia estadística de los métodos de regresión lineal y no lineal.