Docentes:
Mgter. Patricia Bertolotto
Dra. Laura Nores
Carga horaria:
40 horas.
Breve descripción:
Presenta la teoría que extiende el tratamiento de los modelos de Gauss-Markov a una familia más amplia, unificando un gran número de modelos estadísticos clásicos. Se presentan los modelos naturales o patrones para distintos tipos de datos relacionados principalmente a proporciones y conteos. Desarrolla los algoritmos de estimación y generaliza el análisis de la varianza a través de desvíos apropiados. Construye las técnicas de diagnósticos para cada componente del modelo presentado. Aborda tópicos específicos sobre la construcción de modelos generalizados en las Ciencias Sociales y Naturales.
Contenidos mínimos:
Familia Exponencial uniparamétrica. Propiedades de estimadores. Procesos de ajuste de modelos. El modelo lineal generalizado. Componentes del modelo. Métodos de estimación. Procesos de inferencia. Medidas de bondad de ajuste. Tipos de residuos. Modelos para datos continuos con varianza constante. Modelo de Regresión Logística para datos binarios y politómicos. Modelos log-lineales. Superdispersión.
Bibliografía:
Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons, New York. Collet, D. (1991). Modelling Binary Data. Chapman and Hall, London. Cordeiro, G.M. (1986). Modelos Lineales Generalizados. VII SINAPE. Campinas (SP), Brasil. Díaz, M.P.; Demétrio, C.G.B. (1998). Introducción a los Modelos Lineales Generalizados: Su Aplicación en las Ciencias Biológicas. Screen Edit. Dobson, A.J. (1990). An Introduction to Generalized Linear Models. Chapman & Hall. Fahrmeir, L.; Tutz, G. (2001). Multivariate Statistical Modelling Based on Generalized Linear Models. 2nd. Edition. Springer Verlag, New York. Heagerty, P.J.; Zeger, S.L. (1996). Marginal Regression Models for Clustered Ordinal Measurements. Journal of the American Statistical Association, 91, 1024-1036. Liang, K.Y.; Zeger, S.L. (1986). Longitudinal Data Analysis Using Generalized Linear Models. Biometrika, 73, 13-22 Lindsey, J.K. (1997). Applying Generalized Linear Models. Springer Verlag. McCullagh, P.; Nelder, J.A. (1989). Generalized Linear Models. 2nd. ed. Chapman & Hall, London. Nelder, J.A.; Wedderburn, R.W.M. (1972). Generalized Linear Models. Journal of the Royal Statistics Society, A, 135, 370-384. Paula, G.A. (2004). Modelos de Regressao: com apoio computacional. IME (USP), Brasil.