Medidas de no-linealidad en regresión no lineal
Usualmente la extensión de las inferencias de los modelos de regresión lineal al caso no lineal se han hecho obviando el grado de no linealidad y la importancia de la bondad de ajuste en muestras pequeñas. En este articulo se analizan las medidas de Bates y Watts (1980) y Hougaard (1985) para la val...
- Autores:
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Grisales Romero, Hugo de Jesús
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 1994
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47671
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47671
- Palabra clave:
- Modelos Lineales
Linear Models
Análisis de Regresión
Regression Analysis
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016014
https://id.nlm.nih.gov/mesh/D012044
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
| Summary: | Usualmente la extensión de las inferencias de los modelos de regresión lineal al caso no lineal se han hecho obviando el grado de no linealidad y la importancia de la bondad de ajuste en muestras pequeñas. En este articulo se analizan las medidas de Bates y Watts (1980) y Hougaard (1985) para la validación de la extensión inferencial confrontando esta última con la de Box (1971). Se desarrolló un software (RENOL: Regresión No Lineal) para el hallazgo de estas medidas y con su uso se evaluaron dos conjuntos de datos utilizados en sendas investigaciones exponiéndose las conclusiones pertinentes. |
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