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

    H989r322n?file=thumbnail
    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