Detección de datos extremos y de multicolinealidad en modelos no lineales : una interfaz gráfica en R

RESUMEN: El análisis de regresión es una herramienta ampliamente usada en el trabajo estadístico aplicado. En este análisis, la presencia de datos extremos o la existencia de multicolinealidad pueden introducir serias distorsiones en la estimación de parámetros y la inferencia estadística; dichos efectos han sido estudiados ampliamente en la literatura. En este artículo se presenta una herramienta construida bajo la librería shiny del paquete computacional R con el objeto de detectar este tipo de problemas en modelos de regresión no lineal, cuando se emplea estimación por mínimos cuadrados no lineales. La interfaz gráfica presentada permite especificar el modelo de regresión no lineal, realizar su estimación por mínimos cuadrados no lineales, y diagnosticar la presencia de datos extremos, o la existencia y severidad de problemas de multicolinealidad.

• Autores: Palacio Salazar, Juan Esteban; Castaño Vélez, Elkin Argemiro
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2016
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/7355
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/7355; https://doi.org/10.15446/rev.fac.cienc.v5n1.55358
• Palabra clave: Datos extremos; Interfaz gráfica; Mínimos cuadrados no lineales; Multicolinealidad; Collinearity; Graphical interface; Nonlinear least squares; Nonlinear regression
• Rights: openAccess
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