Métodos de regresión no paramétrica.

La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, i...

Full description

Autores:
Olaya Ochoa, Javier
Tipo de recurso:
Book
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad del Valle
Repositorio:
Repositorio Digital Univalle
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/20181
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10893/20181
Palabra clave:
Modelos lineales (Estadística)
Estadísticas no paramétricas
Análisis de regresión (Estadística)
Rights
openAccess
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description La esencia del texto está en intentar comunicar de la manera más amigable posible, sin perder rigurosidad, un conjunto de técnicas que amplían las ideas generales del análisis de regresión. En cuanto a la rigurosidad, los lectores deben estar preparados en ideas básicas de cálculo, álgebra lineal, inferencia estadística paramétrica y no paramétrica y modelos lineales. Este texto se concentra en el problema de la regresión no paramétrica vista desde diferentes ángulos. El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no paramétrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.
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El lector encontrará aquí un resumen de los métodos de regresión no paramétrica que se usan con mayor frecuencia, incluyendo la regresión kernel, la suavización spline y la regresión lineal local, siguiendo todos a una introducción a los estimadores de series que presenta las ideas centrales de los métodos.Un estimador de la función de regresion -- Estimadores Kernel -- Estimación spline -- Modelos aditivos generalizados -- Respuestas múltiples.1 recurso en línea (131 páginas)application/pdfspaUniversidad del ValleColombiaColección Ingeniería;Modelos lineales (Estadística)Estadísticas no paramétricasAnálisis de regresión (Estadística)Métodos de regresión no 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