| Property |
Value |
| dbo:abstract
|
- En Estadística, el modelo lineal generalizado (GLM) es una generalización flexible de la regresión lineal ordinaria que permite variables de respuesta que tienen modelos de distribución de errores distintos de una distribución normal. El GLM generaliza la regresión lineal al permitir que el modelo lineal esté relacionado con la variable de respuesta a través de una función de enlace y al permitir que la magnitud de la varianza de cada medición sea una función de su valor predicho. John Nelder y Robert Wedderburn formularon modelos lineales generalizados como una forma de unificar otros modelos estadísticos, como la regresión lineal, la regresión logística y la regresión de Poisson. Propusieron un método de mínimos cuadrados iterativamente ponderados para la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo. La estimación de máxima verosimilitud sigue siendo popular y es el método predeterminado en muchos paquetes de computación estadística. Se han desarrollado otros enfoques, incluidos los enfoques bayesianos y los ajustes de mínimos cuadrados a las respuestas estabilizadas de la varianza. (es)
- En Estadística, el modelo lineal generalizado (GLM) es una generalización flexible de la regresión lineal ordinaria que permite variables de respuesta que tienen modelos de distribución de errores distintos de una distribución normal. El GLM generaliza la regresión lineal al permitir que el modelo lineal esté relacionado con la variable de respuesta a través de una función de enlace y al permitir que la magnitud de la varianza de cada medición sea una función de su valor predicho. John Nelder y Robert Wedderburn formularon modelos lineales generalizados como una forma de unificar otros modelos estadísticos, como la regresión lineal, la regresión logística y la regresión de Poisson. Propusieron un método de mínimos cuadrados iterativamente ponderados para la estimación de máxima verosimilitud de los parámetros del modelo. La estimación de máxima verosimilitud sigue siendo popular y es el método predeterminado en muchos paquetes de computación estadística. Se han desarrollado otros enfoques, incluidos los enfoques bayesianos y los ajustes de mínimos cuadrados a las respuestas estabilizadas de la varianza. (es)
|
| dbo:wikiPageID
| |
| dbo:wikiPageLength
| |
| dbo:wikiPageRevisionID
| |
| dct:subject
| |
| rdfs:comment
|
- En Estadística, el modelo lineal generalizado (GLM) es una generalización flexible de la regresión lineal ordinaria que permite variables de respuesta que tienen modelos de distribución de errores distintos de una distribución normal. El GLM generaliza la regresión lineal al permitir que el modelo lineal esté relacionado con la variable de respuesta a través de una función de enlace y al permitir que la magnitud de la varianza de cada medición sea una función de su valor predicho. (es)
- En Estadística, el modelo lineal generalizado (GLM) es una generalización flexible de la regresión lineal ordinaria que permite variables de respuesta que tienen modelos de distribución de errores distintos de una distribución normal. El GLM generaliza la regresión lineal al permitir que el modelo lineal esté relacionado con la variable de respuesta a través de una función de enlace y al permitir que la magnitud de la varianza de cada medición sea una función de su valor predicho. (es)
|
| rdfs:label
|
- Modelo lineal generalizado (es)
- Modelo lineal generalizado (es)
|
| owl:sameAs
| |
| prov:wasDerivedFrom
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is dbo:wikiPageRedirects
of | |
| is owl:sameAs
of | |
| is foaf:primaryTopic
of | |
