Precisiones en la teoría de los modelos logísticos
Se estudian los modelos logísticos, como una clase de modelos lineales generalizados (MLG). Se demuestra un teorema sobre la existencia y unicidad de las estimaciones de máxima verosimilitud (abreviadas por ML) de los parámetros logísticos y el método para calcularlas. Con base en una teoría asintót...
- Autores:
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Llinás, Humberto Jesús
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2006
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40384
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40384
http://bdigital.unal.edu.co/30481/
- Palabra clave:
- variable de respuesta binaria
modelo lineal generalizado
teoría asintótica
Binary response
Generalized linear model
Asymptotic theory
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Se estudian los modelos logísticos, como una clase de modelos lineales generalizados (MLG). Se demuestra un teorema sobre la existencia y unicidad de las estimaciones de máxima verosimilitud (abreviadas por ML) de los parámetros logísticos y el método para calcularlas. Con base en una teoría asintótica para estas ML-estimaciones y el vector score, se encuentran aproximaciones para las diferentes desviaciones −2 log L, siendo L la función de verosimilitud. A partir de ellas se obtienen estadísticas para distintas pruebas de hipótesis, con distribución asintótica chi-cuadrada. La teoría asintótica se desarrolla para el caso de variables independientes y no idénticamente distribuidas, haciendo las modificaciones necesarias para la conocida situación de variables idénticamente distribuidas. Se hace siempre la distinción entre datos agrupados y no agrupados. |
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