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...

Full description

Autores:
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
Description
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.