El Modelo Lineal De Regresion Multiple

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Econometr A A Trav S De Ejemplos El Modelo Lineal General

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Author : César Pérez López
language : es
Publisher:
Release Date : 2017-06-30

Econometr A A Trav S De Ejemplos El Modelo Lineal General written by César Pérez López and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017-06-30 with categories.

El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.. El modelo lineal general extiende el modelo lineal de regresión múltiple permitiendo introducir interacciones de las variables independientes de cualquier orden. Estas interacciones pueden ser solamente entre variables cuantitatativas o también entre variables cualitativas y cuantitativas. Este libro desarrolla toda la variedad de modelos incluidos en el Modelo Lineal General. Asimismo, presenta ejemplos y ejercicios resueltos con el software más actual (SAS, R, SPSS y STATGRAPHICS)

El Modelo Lineal De Regresion Multiple

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Author : Csar Prez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2016-07-15

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El modelo de regresión múltiple tiene como objetivo explicar el comportamiento de una variable endógena, explicada o dependiente, que designaremos como Y, utilizando la información proporcionada por los valores tomados por un conjunto de variables explicativas, exógenas o independientes, que designaremos por X1, X2, ..., Xk.En este libro se abordan las fases de identificación, estimación, diagnosis y predicción para el tratamiento de modelos de regresión múltiple. Asimismo, se desarrollan las peroblemáticas de Autocorrelación, Heteroscedasticidad, Normalidad residual, Multicolinealidad, Endogeneidad y otras carcaterísticas claves de los modelos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios resueltos utilizando las soluciones de software más actuales como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS

Ejercicios Resueltos De Econometr A El Modelo Basico De Regresi N Lineal M Ltiple

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Author :
language : es
Publisher: Delta Publicaciones
Release Date : 2006-11

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El libro se distribuye en cinco grandes capítulos, en los que se incorporan aspectos tales como son el estudio de las formas funcionales, las variables ficticias, el tratamiento de outliers y la no-normalidad de los residuos y la problemática de la existencia de perturbaciones no esféricas, proponiendo la estimación por mínimos cuadrados generalizados para el tratamiento de la heteroscedasticidad.

Introducci N Al Modelo Lineal Regresi N M Ltiple

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Author : Josep M. Domènech i Massons
language : es
Publisher:
Release Date : 1983

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El Modelo Lineal General

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Author : Cesar Perez
language : es
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
Release Date : 2016-07-15

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El modelo de regresión Múltiple Lineal General (GLM) es el modelo más general posible de regresión lineal, incluyendo el modelo de regresión lineal múltiple con variables cuantitativas y los modelos de regresión múltiple con variables cualitativas y cuantitativas a la vez, por lo que incluirá todos los modelos del análisis de la varianza y de la covarianza. Este modelo es implementado por la mayoría del software especializado actual para resolver cualquier tipo de problema del análisis de la regresión, análisis de la varianza y análisis de la covarianza.En el libro se resuelven uan amplia variedad de ejercicios utilizando las soluciones de software más actuales como R, SAS, SPSS y STATGRAPHICS

Modelo De Regresi N Lineal Multiple

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Author : Banguero Harold
language : es
Publisher:
Release Date : 19??

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Extensiones Al Modelo Lineal General O De Regresi N Multiple

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Author : Carlos Boloña Behr
language : es
Publisher:
Release Date : 1975

Extensiones Al Modelo Lineal General O De Regresi N Multiple written by Carlos Boloña Behr and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 1975 with Polynomials categories.

El Modelo B Sico De Regresi N Lineal M Ltiple

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Author : Joaquín Alegre Martín
language : es
Publisher:
Release Date : 1993

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Ibm Spss Statistics

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Author : Libros Científicos
language : es
Publisher: CreateSpace
Release Date : 2015-11-16

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IBM SPSS STATISTICS es un software fundamental para el trabajo estadístico. En este libro se presenta, a través de ejemplos , el modo de trabajo de este software en el campo de la estadística descriptiva y los modelos de regresión simple. El contenido se presenta secuenciado en dificultad e ilustrado con la metodología adecuada, siempre muy presente en el trabajo estadístico. Con la lectura de este libro se pretende facilitar la comprensión de los conceptos esenciales de la Estadística, a la vez que se realizan ejercicios para asentar y clarificar los conocimientos con la ayuda del sofware IBM SPSS STATISTICS. El contenido esencial del libro es el siguiente:1.1 TRABAJANDO EN IBM SPSS 1.2 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA. MEDIDAS DE POSICIÓN, DISPERSIÓN Y FORMA. EXPLORACIÓN DE DATOS 2.1 DISTRIBUCIONES DE FRECUENCIAS 2.2 MEDIDAS DE POSICIÓN, DISPERSIÓN Y FORMA 2.3 PROCEDIMIENTO FRECUENCIAS DE SPSS 2.4 PROCEDIMIENTO DESCRIPTIVOS DE SPSS 2.5 PROCEDIMIENTOS INFORME DE ESTADÍSTICOS EN FILAS Y COLUMNAS DE SPSS 2.6 PROCEDIMIENTO RESUMIR DE SPSS 2.7 ANALISIS EXPLORATORIO DE DATOS 2.7.1 ANÁLISIS Y DETECCIÓN DE VALORES ATÍPICOS 2.7.2 ESTADÍSTICOS ROBUSTOS DE CENTRALIZACIÓN 2.7.3 ESTADÍSTICOS ROBUSTOS DE DISPERSIÓN 2.7.4 ESTADÍSTICOS ROBUSTOS DE ASIMETRÍA Y CURTOSIS 2.8 INFORMACIÓN FALTANTE O DATOS MISSING 2.8.1 TRATAMIENTO DE LOS DATOS AUSENTES. IMPUTACIÓN 2.9 EL PROCEDIMIENTO EXPLORAR DE SPSS 2.10 PROCEDIMIENTO GRÁFICOS DE CONTROL DE SPSS PARA LA DETECCIÓN DE VALORES ATÍPICOS 2.11 PROCEDIMIENTO ANALISIS DE VALORES PERDIDOS DE SPSS 2.12 PROCEDIMIENTO ANALIZAR PATRONES DE SPSS 2.13 PROCEDIMIENTO IMPUTAR VALORES DE DATOS PERDIDOS DE SPSS 2.14 PROCEDIMIENTO IDENTIFICAR CASOS ATÍPICOS DE SPSS OPERADORES Y FUNCIONES. APLICACIONES ESTADÍSTICAS 3.1 DISTRIBUCIONES BIDIMENSIONALES 1093.2 TABLAS DE CORRELACIÓN 1103.3 LA COVARIANZA 1123.4 EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN LINEAL ENTRE DOS VARIABLES 1123.5 EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN POR RANGOS 1143.6 INDEPENDENCIA DE VARIABLES 1143.7 DISTRIBUCIONES DE MÁS DE DOS DIMENSIONES 1153.8 LA MATRIZ DE COVARIANZAS 1173.9 LA MATRIZ DE CORRELACIONES 1173.10 LA MATRIZ DE CORRELACIONES PARCIALES 1183.11 VARIABLES CUALITATIVAS 3.12 TABLAS DE CONTINGENCIA 3.13 DISTRIBUCIONES MARGINALES Y CONDICIONADAS 3.14 INDEPENDENCIA Y ASOCIACIÓN DE VARIABLES CUALITATIVAS. COEFICIENTES 1213.15 CONTRASTES DE CORRELACIÓN Y REGRESIÓN 3.15.1 CONTRASTE DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN 3.15.2 CONTRASTE DEL COEFICIENTE DE REGRESIÓN 3.16 PROCEDIMIENTO CORRELACIONES BIVARIADAS DE SPSS 3.17 PROCEDIMIENTO CORRELACIONES PARCIALES DE SPSS 3.18 POCEDIMIENTO DISTANCIASDE SPSS 3.19 PROCEDIMIENTO TABLAS DE CONTINGENCIA DE SPSS GRÁFICOS ESTADÍSTICOS 4.1 EL MENÚ GRÁFICOS DE SPSS 4.2 GENERADOR DE GRÁFICOS 4.3 GRÁFICOS DE BARRAS 4.4 GRÁFICOS DE BARRAS 3-D 4.5 GRÁFICOS DE LÍNEAS 4.6 GRÁFICOS DE ÁREAS 4.7 GRÁFICOS DE SECTORES 4.8 HISTOGRAMAS 4.9 GRÁFICOS DE CAJA Y BIGOTES 4.10 GRÁFICOS DE DISPERSIÓN MODELO LINEAL DE REGRESIÓN MÚLTIPLE 5.1 MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE 5.2 ESTIMACIÓN DEL MODELO LINEAL DE REGRESIÓN MÚLTIPLE 5.3 ESTIMACIÓN DEL MODELO, CONTRASTES E INTERVALOS DE CONFIANZA A TRAVÉS DEL CÁLCULO MATRICIAL 5.4 ANÁLISIS DE LOS RESIDUOS 5.5 EL PROBLEMA DE LA AUTOCORRELACIÓN Y SU DETECCIÓN 5.5.1 ESTADÍSTICO DW DE DURBIN-WATSON 5.6 SOLUCIONES PARA LA AUTOCORRELACIÓN 5.7 EL PROBLEMA DE LA HETEROSCEDASTICIDAD Y SU DETECCIÓN 5.7.1 CONTRASTE DE GLESJER 5.7.2 CONTRASTE DE BREUSH-PAGAN 5.8 SOLUCIONES PARA LA HETEROSCEDASTICIDAD 5.9 EL PROBLEMA DE LA MULTICOLINEALIDAD Y SU DETECCIÓN 5.10 SOLUCIONES PARA LA MULTICOLINEALIDAD. TRANSFORMAR LAS VARIABLES ADECUADAMENTE. 5.11 SPSS Y EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE 5.12 SPSS Y MODELOS CON HETEROCEDASTICIDAD. MÍNIMOS CUADRADOS PONDERADOS

Modelo De Regresion Lineal Multiple

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Author : Tomás del Barrio Castro
language : es
Publisher: Editorial UOC
Release Date : 2002

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