SUPUESTOS DEL MODELO CLÁSICO DE REGRESIÓN LINEAL Y DE LOS MODELOS LINEALES GENERALIZADOS

isadore nabi

REFERENCIAS

Banerjee, A. (29 de Octubre de 2019). Intuition behind model fitting: Overfitting v/s Underfitting. Obtenido de Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/intuition-behind-model-fitting-overfitting-v-s-underfitting-d308c21655c7

Bhuptani, R. (13 de Julio de 2020). Quora. Obtenido de What is the difference between linear regression and least squares?: https://www.quora.com/What-is-the-difference-between-linear-regression-and-least-squares

Cross Validated. (23 de Marzo de 2018). Will log transformation always mitigate heteroskedasticity? Obtenido de StackExchange: https://stats.stackexchange.com/questions/336315/will-log-transformation-always-mitigate-heteroskedasticity

Greene, W. (2012). Econometric Analysis (Séptima ed.). Harlow, Essex, England: Pearson Education Limited.

Guanga, A. (11 de Octubre de 2018). Machine Learning: Bias VS. Variance. Obtenido de Becoming Human: Artificial Intelligence Magazine: https://becominghuman.ai/machine-learning-bias-vs-variance-641f924e6c57

Gujarati, D., & Porter, D. (8 de Julio de 2010). Econometría (Quinta ed.). México, D.F.: McGrawHill Educación. Obtenido de Homocedasticidad.

McCullagh, P., & Nelder, J. A. (1989). Generalized Linear Models (Segunda ed.). London: Chapman and Hall.

MIT Computer Science & Artificial Intelligence Lab. (6 de Mayo de 2021). Solving over- and under-determined sets of equations. Obtenido de Articles: http://people.csail.mit.edu/bkph/articles/Pseudo_Inverse.pdf

Nabi, I. (27 de Agosto de 2021). MODELOS LINEALES GENERALIZADOS. Obtenido de El Blog de Isadore Nabi: https://marxianstatistics.files.wordpress.com/2021/08/modelos-lineales-generalizados-isadore-nabi.pdf

Penn State University, Eberly College of Science. (2018). 10.4 – Multicollinearity. Obtenido de Lesson 10: Regression Pitfalls: https://online.stat.psu.edu/stat462/node/177/

Penn State University, Eberly College of Science. (24 de Mayo de 2021). Introduction to Generalized Linear Models. Obtenido de Analysis of Discrete Data: https://online.stat.psu.edu/stat504/lesson/6/6.1

Perezgonzalez, J. D. (3 de Marzo de 2015). Fisher, Neyman-Pearson or NHST? A tutorial for teaching data testing. frontiers in PSYCHOLOGY, VI(223), 1-11.

ResearchGate. (10 de Noviembre de 2014). How it can be possible to fit the four-parameter Fedlund model by only 3 PSD points? Obtenido de https://www.researchgate.net/post/How_it_can_be_possible_to_fit_the_four-parameter_Fedlund_model_by_only_3_PSD_points

ResearchGate. (28 de Septiembre de 2019). s there a rule for how many parameters I can fit to a model, depending on the number of data points I use for the fitting? Obtenido de https://www.researchgate.net/post/Is-there-a-rule-for-how-many-parameters-I-can-fit-to-a-model-depending-on-the-number-of-data-points-I-use-for-the-fitting

Salmerón Gómez, R., Blanco Izquierdo, V., & García García, C. (2016). Micronumerosidad aproximada y regresión lineal múltiple. Anales de ASEPUMA(24), 1-17. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/6004585.pdf

Simon Fraser University. (30 de Septiembre de 2011). THE CLASSICAL MODEL. Obtenido de http://www.sfu.ca/~dsignori/buec333/lecture%2010.pdf

StackExchange Cross Validated. (2 de Febrero de 2017). “Least Squares” and “Linear Regression”, are they synonyms? Obtenido de What is the difference between least squares and linear regression? Is it the same thing?: https://stats.stackexchange.com/questions/259525/least-squares-and-linear-regression-are-they-synonyms

Wikipedia. (18 de Marzo de 2021). Overdetermined system. Obtenido de Partial Differential Equations: https://en.wikipedia.org/wiki/Overdetermined_system

Zhao, J. (9 de Noviembre de 2017). More features than data points in linear regression? Obtenido de Medium: https://medium.com/@jennifer.zzz/more-features-than-data-points-in-linear-regression-5bcabba6883e

Advertisement

JUSTIFICACIÓN TEÓRICA DEL USO DE MÉTODOS DE REGRESIÓN SOBRE INSTRUMENTOS PSICOMÉTRICOS: EL CASO DE LA ENCUESTA.

ISADORE NABI

Como señala (Cochran, 1991, pág. 195), “Uno de los rasgos de la estadística teórica es la creación de una vasta teoría que discute los métodos de obtención de buenas estimaciones a partir de los datos. En el desarrollo de la teoría, específicamente para encuestas de muestreo, se han utilizado poco estos conocimientos, por dos causas principales. Primero, en las encuestas que contienen un gran número de atributos, es una gran ventaja, aunque se disponga de máquinas computadoras, el poder utilizar procedimientos de estimación que requieran poco más que simples sumas, en tanto que los métodos superiores de estimación de la estadística teórica, como lo son la máxima verosimilitud, podrían necesitar una serie de aproximaciones sucesivas antes de encontrar una estimación (…) La mayoría de los métodos de investigación de la estadística teórica suponen que se conoce la forma funcional de la distribución de frecuencia que sigue a los datos de la muestra, y el método de estimación de estimación está cuidadosamente engranado de acuerdo a este tipo de distribución. En la teoría de encuestas por muestreo se ha preferido hacer, cuando más, algunos supuestos respecto a esta distribución de frecuencia. Esta actitud resulta razonable para tratar con encuestas en las que el tipo de distribución puede variar de un atributo a otro, y cuando no deseamos detenernos a examinarlas todas, antes de decidir cómo hacer cada estimación. En consecuencia, actualmente, las técnicas de estimación para el trabajo de encuestas por muestreo son de alcances restringidos. Ahora consideraremos dos técnicas, el método de razón (…) y el método de regresión línea (…)” Así, “Al igual que la estimación de razón, la regresión lineal se ha diseñado para incrementar la precisión en el uso de una variable auxiliar  correlacionada con .” (Cochran, 1991, pág. 239).