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Modelos lineales (Estadística)
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Modelado de regresión basado en cópula para eventos secuenciales de supervivencia
Tema: Modelos lineales (Estadística), Colon (Anatomy) Cancer, Linear models (Statistics), Análisis de regresión -- Modelos matemáticos, Regression analysis Mathematical models, and Colon (Anatomía) -- Cáncer Creador: Moctezuma Barona, Itzel Colaborador: Escarela Pérez, Gabriel Editor: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales Idioma: spa Año de publicación: 2021 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.2z10wq458 -
Modelado de datos de transición binarios a través de una cópula discreta
Tema: Linear models (Statistics), Modelos matemáticos, Mathematical models, Estadística matemática, Mathematical statistics, and Modelos lineales (Estadística) Creador: Pérez Ruiz, Luis Carlos Colaborador: Escarela Pérez, Gabriel Editor: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales Idioma: spa Año de publicación: 2007 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.ft848q68v -
Análisis del cambio estructural en los modelos lineales
Tema: Linear models (Statistics), Análisis de regresión, Modelos lineales (Estadística), Regression analysis, and Estadística matemática Creador: García Salazar, María Guadalupe Colaborador: Castillo Morales, Alberto, Ruíz Galindo, Lucía Atzimba, González Hernández, Juan, and Pérez Salvador, Blanca Rosa Editor: Universidad Autónoma Metropolitana Posgrado: Maestria en Ciencias Matematicas Aplicadas e Industriales Idioma: spa Año de publicación: 2009 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.1c18df84s -
Modelado de distribuciones conjuntas para modelos lineales generalizados con datos faltantes
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