Modelado estadístico · Modelos Lineales Generalizados

Modelos Lineales Generalizados: Aspectos Computacionales e Implementación

Introducción pública · guía completa en Eikos

Introducción

De qué trata esta guía

Modelación Estadística Avanzada · Aspectos de Cómputo

Recorrido

Temas que aborda

  • Introducción
  • La Familia Exponencial Uniparamétrica
  • Propiedades del Log-Particionador
  • Arquitectura Estructural de los GLM
  • Funciones de Enlace Canónicas
  • La Función de Verosimilitud y Ecuaciones de Puntuación

Conceptos relacionados

Conexiones principales

  • verosimilitud
  • algebra
  • varianza
  • glm
  • binomial
  • calculo

Notación compatible

Muestra matemática en LaTeX

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f(y;θ,ϕ)=exp(yθb(θ)a(ϕ)+c(y,ϕ))f(y; \theta, \phi) = \exp \left( \frac{y\theta - b(\theta)}{a(\phi)} + c(y, \phi) \right)
Ver LaTeX fuentef(y; \theta, \phi) = \exp \left( \frac{y\theta - b(\theta)}{a(\phi)} + c(y, \phi) \right)