Análisis de Datos Categóricos: Modelos de Regresión para Datos de Conteo · Introducción

Introducción

De qué trata esta guía

Una monografía rigurosa sobre la formulación matemática, estimación de parámetros, diagnóstico y modelado avanzado de variables dependientes enteras no negativas.

Recorrido

Temas que aborda

Introducción
Fundamentos de los Datos de Conteo y Distribución de Poisson
Exposición y Variables de Compensación (Offsets)
El Modelo de Regresión de Poisson
Formulación del Log-Lineal
Estimación por Máxima Verosimilitud (ML) y Algoritmo IRLS

Conceptos relacionados

Conexiones principales

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P(Y = y) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^y}{y!}, \quad y \in \{0, 1, 2, \ldots\}

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P(Y = y) = \frac{e^{-\lambda} \lambda^y}{y!}, \quad y \in \{0, 1, 2, \ldots\}