Se invita a la comunidad de la FACET a la defensa de seminario de la alumna de la Licenciatura en Matemática, María Victoria Trimarco, para acceder al título de “Licenciada en Matemática”. La misma se llevará a cabo hoy viernes 7 de Septiembre, a las 15.30 hs, en el Aula 2.4.9 de la FACET.
Resumen:
Los modelos lineales generalizados (glm) extienden la teoría Normal de modelos lineales a modelos con variable respuesta no Normal y perteneciente a la familia exponencial. Esta clase de modelos incluye tanto análisis de la varianza de efectos fijos como análisis de regresión y covarianza sin efectos aleatorios. Los modelos lineales generalizados están conformados por tres componentes. Una componente estocástica que define la distribución de probabilidad o quasi-verosimilitud de la variable respuesta; una componente sistemática que incluye las variables explicativas, y una función link que relaciona la respuesta media con una combinación lineal de las variables explicativas.
La extensión de los modelos lineales generalizados puede observarse en dos sentidos. Por un lado se extiende a respuestas aleatorias con distribución perteneciente a la familia exponencial. La familia exponencial incluye no sólo la distribución Normal, sino también la Bernoulli, binomial, Poisson, entre otras. El término familia exponencial, no debe confundirse con la distribución Exponencial, que es una distribución particular perteneciente a dicha familia. Por otro lado, la respuesta es modelada por una transformación no lineal de las variables explicativas, que mediante la función link dicha transformación se linealiza para el valor esperado de la respuesta.
La propuesta de estudio investigación y aplicación es la siguiente: Estudiar los fundamentos de los modelos lineales generalizados, a la luz de los modelos lineales. Estudiar un caso particular el Modelo Logístico. Realizar aplicaciones de este modelo a datos reales, utilizando el soft estadístico R de libre distribución.