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 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.

• 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