DETECCIÓN DE DATOS EXTREMOS Y DE MULTICOLINEALIDAD EN MODELOS NO LINEALES UNA INTERFAZ GRÁFICA EN RR
El análisis de regresión es una herramienta ampliamente usada en el trabajo estadístico aplicado. En este análisis, la presencia de datos extremos o la existencia de multicolinealidad pueden introducir serias distorsiones en la estimación de parámetros y la inferencia estadística; dichos efectos han...
Main Authors: | Juan Esteban Palacio-Salazar, Elkin Argemiro Castaño-Vélez |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Spanish |
Published: |
Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín
2016-01-01
|
Series: | Revista de la Facultad de Ciencias |
Subjects: | |
Online Access: | https://revistas.unal.edu.co/index.php/rfc/article/view/55358 |
Similar Items
-
Acerca de la estimación mínimo cuadrática restringida con datos falseados
by: Luis Frank
Published: (2018-11-01) -
Una generalización de la estadística DFBeta en modelos de regresión lineal simple
by: Rincón Luis Francisco, et al.
Published: (1997-12-01) -
Análisis estadístico para validar parámetros de modelos matemáticos por medio método de mínimos cuadrados
by: Duver Madroñero Madroñero, et al.
Published: (2021-05-01) -
CÁLCULO EFICIENTE DEL ESTIMADOR JACKINIFE PARA MÍNIMOS CUADRADOS LINEALES DE RANGO DEFICIENTE
by: Héctor Jairo Martínez, et al.
Published: (2023-12-01) -
Using an Anchor to Improve Linear Predictions with Application to Predicting Disease Progression
by: Alex G. Karanevich, et al.