Comparación de tres métodos de regresión lineal usando procedimientos de simulación
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional de Colombia
2001
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| Soggetti: | |
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| _version_ | 1876480098640592896 |
|---|---|
| author | Juan C. Torres C. |
| author_facet | Juan C. Torres C. |
| contents | Comparación de tres métodos de regresión lineal usando procedimientos de simulación Juan C. Torres C. Física, Astronomía y Matemáticas simulación Modelo lineal análisis de regresión Cuando desea ajustarse un modelo lineal a un conjunto de datos, elmétodo de regresión usualmente mías empleado es el de mínimos cuadra-dos. Este método es óptimo si la distribución de los residuos es gaussiana.Existen casos en donde el supuesto de normalidad en los residuales nose cumple y se hace necesario el uso de métodos alternativos de regre-sión, como la regresión vía mínimas desviaciones absolutas (LAD) o laregresión no paramétrica basada en rangos, los cuales no requieren de su-puestos distribucionales sobre los residuos y permiten obtener una mejorestimación de los parámetros del modelo de regresión 2001 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89924104 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.24 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89924104 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2001 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Comparación de tres métodos de regresión lineal usando procedimientos de simulación Juan C. Torres C. Física, Astronomía y Matemáticas simulación Modelo lineal análisis de regresión Comparación de tres métodos de regresión lineal usando procedimientos de simulación Juan C. Torres C. Física, Astronomía y Matemáticas simulación Modelo lineal análisis de regresión Cuando desea ajustarse un modelo lineal a un conjunto de datos, elmétodo de regresión usualmente mías empleado es el de mínimos cuadra-dos. Este método es óptimo si la distribución de los residuos es gaussiana.Existen casos en donde el supuesto de normalidad en los residuales nose cumple y se hace necesario el uso de métodos alternativos de regre-sión, como la regresión vía mínimas desviaciones absolutas (LAD) o laregresión no paramétrica basada en rangos, los cuales no requieren de su-puestos distribucionales sobre los residuos y permiten obtener una mejorestimación de los parámetros del modelo de regresión 2001 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89924104 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.24 |
| title | Comparación de tres métodos de regresión lineal usando procedimientos de simulación |
| topic | Física, Astronomía y Matemáticas simulación Modelo lineal análisis de regresión |
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