Modelos lineales y algunas aplicaciones /

INTRODUCCIÓN: Los Modelos Lineales han sido usados durante décadas tanto intensiva como extensivamente en aplicaciones Estadísticas.Llamamos Modelos Lineales a aquellas situaciones que después de haber sido analizadas Matemáticamente, se representan por medio de una función lineal, los cuales son l...

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Detalhes bibliográficos
Autor principal: Velásquez López, Oneyda Yasmín (autor)
Outros Autores: Velásquez Bonilla, María Elvirena (autor), Gutiérrez Reyes, María Del Tránsito (asesor)
Formato: Tesis Livro
Idioma:espanhol
Publicado em: San Miguel : FMO, UES, 2008.
Acesso em linha:Recurso Electrónico (PDF)
Repositorio Institucional (UES)
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MARC

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999 |c 13741  |d 13741 
040 |a SV-SsUSB  |b spa  |c SV-SsUSB 
094 |a Estadística  |b V-1 
100 1 |a Velásquez López, Oneyda Yasmín,  |e autor 
245 1 0 |a Modelos lineales y algunas aplicaciones /  |c presentado por, Oneyda Yasmín Velásquez, María Elvirena Velásquez Bonilla; docente asesor, Msc. Est. María Del Tránsito Gutiérrez Reyes. 
260 |a San Miguel :  |b FMO, UES,  |c 2008. 
300 |a 553 p. :  |b il. ;  |c 28 cm.+  |e 1 disco de computadora (4 3/4 plg.) 
502 |a Tesis (Licenciatura en Estadística)--Universidad de El Salvador, San Miguel, 2008. 
505 2 |a Modelo de regresión lineal simple -- Aplicaciones del modelo de regresión lineal simple -- Estadística Descriptiva Bidimensional -- Distribuciones marginales y distribución condicional -- Diagramas de dispersión -- Especificación estocástica de la función de regresión poblacional (FRP). 
520 |a INTRODUCCIÓN: Los Modelos Lineales han sido usados durante décadas tanto intensiva como extensivamente en aplicaciones Estadísticas.Llamamos Modelos Lineales a aquellas situaciones que después de haber sido analizadas Matemáticamente, se representan por medio de una función lineal, los cuales son lineales en los parámetros desconocidos e incluyen un componente de error. El componente de error es el que los convierte en Modelos Estadísticos. Estos modelos son la base de la metodología que usualmente llamamos Regresión Múltiple. Por esta razón el manejo de los Modelos Lineales es indispensable para comprender y aplicar correctamente los Métodos Estadísticos. OBJETIVOS GENERALES: Adquirir dominio de la teoría Matemática y aplicaciones de los Modelos Estadísticos Lineales, para ajustar Modelos de Regresión Lineal Simple o Múltiple a un conjunto de datos. Ilustrar cómo construir Modelos que expliquen el comportamiento de una variable de interés, la variable respuesta, como resultado del efecto de un conjunto de variables explicativas y mostrar la utilización de estos Modelos para hacer predicciones o tomar decisiones. CONCLUSIONES: Los modelos lineales son una gran método matemático auxiliar para las estadísticas y ayuda a predecir el comportamiento de muchas variables. 
700 1 |a Velásquez Bonilla, María Elvirena,  |e autor 
700 1 |a Gutiérrez Reyes, María Del Tránsito,  |e asesor  |9 2854 
856 4 0 |u http://opac.fmoues.edu.sv/infolib/tesis/50107240.pdf  |y Recurso Electrónico (PDF) 
856 4 0 |u http://ri.ues.edu.sv/id/eprint/18895  |y Repositorio Institucional (UES)  |q text/html 
942 |2 Dewey Decimal Classification  |c Thesis and academic dissertations 
952 |1 Disponible  |2 Dewey Decimal Classification  |8 Tesario  |a Biblioteca Facultad Multidisciplinaria Oriental  |b Biblioteca Facultad Multidisciplinaria Oriental  |c Tesis  |d 2012-12-07  |e Admon. Académica FMO  |i 50107240  |l 3  |o Estadística V-1  |p 50107240  |r 2013-07-03 00:00:00  |s 2013-07-03  |u http://opac.fmoues.edu.sv/infolib/tesis/50107240.pdf  |w 2012-12-07  |y Thesis and academic dissertations