MODELSO ESTADISTICOS

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MODELSO ESTADISTICOS

Un modelo lineal mixto generalizado (GLMM)

Los modelos lineales mixtos generalizados cubren una amplia variedad de modelos, desde modelos de regresión lineal simple hasta modelos multinivel complejos para datos longitudinales no normales.

El modelo lineal generalizado

De manera que la variable dependiente está relacionada linealmente con los factores y las covariables mediante una determinada función de enlace , el modelo permite que la variable dependiente tenga una distribución no normal.

El análisis discriminante

x= 2a −b±2 −4ac

x=2a

−b±b2

−4ac

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Es una técnica estadística que crea una función capaz de clasificar los fenómenos, teniendo en cuenta una serie de variables discriminadoras y una probabilidad de pertenencia.

El nodo PCA/Factorial

Si se ha definido un campo de partición, esta opción garantiza que sólo se utilicen los datos de la partición de entrenamiento para la generación del modelo.

Añadir texto

El nodo Regresión de Cox

Produce una función de supervivencia que predice la probabilidad de que el evento de interés se haya producido en el momento dado (t) para valores determinados de las variables de entrada.

La regresión logística

Es una técnica estadística multivariante que nos permite estimar la relación existente entre una variable dependiente no métrica, en particular dicotómica y un conjunto de variables independientes métricas o no métricas.

Modelos de Regresión lineal

Se predicen un objetivo continuo tomando como base las relaciones lineales entre el destino y uno o más predictores

No lineal

log y = log(a.bx) = log a + x log b

Regresión exponencial y = a.bx

La relación que puede darse entre variables independientes y la variable dependiente no tenga un desarrollo lineal, sino que tengan, por ejemplo, un crecimiento exponencial.

Lineal múltiple

Fórmula de la regresión lineal múltiple Y = 0 + B1*X1 + B2*X2 + … + Bn*Xn + ε

Cuenta con más de una variable independiente, este modelo lo aplicaremos cuando tengamos razones para creer que hay más de un factor que afecta a la variable de estudio.

Lineal simple

Fórmula de la regresión lineal simple y = B0 + B1 x + ε

Se trata de estudiar el efecto de una variable independiente sobre una única variable dependiente de la primera o que al menos a nivel teórico hemos considerado que es dependiente

3 modelos