Extensión de los diagnósticos gráficos del modelo GLM al modelo GLMs
Un enfoque práctico
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En el campo de la estadística aplicada, el uso de los diagnósticos gráficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta útil cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodología gráfica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagnósticos en el modelo lineal general (GLM), gráficos como: Added variable, gráfico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detección de funciones de covariables adicionadas. Este texto presenta una extensión de estos gráficos a modelos más compl...
En el campo de la estadística aplicada, el uso de los diagnósticos gráficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta útil cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodología gráfica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagnósticos en el modelo lineal general (GLM), gráficos como: Added variable, gráfico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detección de funciones de covariables adicionadas. Este texto presenta una extensión de estos gráficos a modelos más complejos como lo son los modelos lineales generalizados Poisson y Gamma. Se propone una metodología que permite diagnosticar gráficamente la violación de supuestos, la identificación de una función de una covariable mediante el uso de bandas de confianza no paramétricas.
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