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  1. Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección

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    Resumen: Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos...
    Tema: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares
    Creador: Núñez Antonio, Gabriel
    Colaborador: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2010
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f

  2. Modelado de distribuciones conjuntas para modelos lineales generalizados con datos faltantes

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    Resumen: La falta de datos en las variables explicativas de los modelos lineales generalizados es un problema común que se ha estudiado por muchos años y se han propuesto diversos métodos para enfrentarlo. Entre estos métodos, un procedimiento basado en modelos como lo es máxima verosimilitud representa una metodología de estimación...
    Tema: Regression analysis, Modelos lineales (Estadística), Linear models (Statistics), Teoría de la estimación, Análisis de regresión, and Estimation theory
    Creador: Pérez Ruiz, Luis Carlos
    Colaborador: Rodríguez Hernández-Vela, Carlos Erwin, Ruiz-Velasco Acosta, Silvia, Escarela Pérez, Gabriel, and Castillo Morales, Alberto
    Editor: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    Idioma: spa
    Año de publicación: 2018
    Derechos: Acceso Abierto
    Licencia: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    Identificador: https://doi.org/10.24275/uami.9880vq990