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  1. Análisis bayesiano de modelos lineales para datos direccionales considerando la distribución normal bajo proyección

    Nz805z77p?file=thumbnail
    描述: Aún más, cuando el objetivo es modelar datos con una estructura de dependencia, relativamente poco trabajo se ha realizado y, los modelos más comúnmente empleados en este caso son los modelos tipo von Mises y los modelos wrapped. Sin embargo, el análisis y la aplicabilidad de este tipo de modelos...
    学科: Linear models (Statistics), Circular data, Modelos lineales, and Datos circulares
    创造者: Núñez Antonio, Gabriel
    贡献者: Castillo Morales, Alberto, Mendoza Ramírez, Manuel, Pérez Salvador, Blanca Rosa, Escarela Pérez, Gabriel, Gutiérrez Peña, Eduardo, and Bowater, Russell James
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    语言: spa
    Año de publicación: 2010
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.2b88qc25f

  2. Modelado de distribuciones conjuntas para modelos lineales generalizados con datos faltantes

    H989r322n?file=thumbnail
    描述: La falta de datos en las variables explicativas de los modelos lineales generalizados es un problema común que se ha estudiado por muchos años y se han propuesto diversos métodos para enfrentarlo. Entre estos métodos, un procedimiento basado en modelos como lo es máxima verosimilitud representa una metodología de estimación...
    学科: Regression analysis, Modelos lineales (Estadística), Linear models (Statistics), Teoría de la estimación, Análisis de regresión, and Estimation theory
    创造者: Pérez Ruiz, Luis Carlos
    贡献者: Rodríguez Hernández-Vela, Carlos Erwin, Ruiz-Velasco Acosta, Silvia, Escarela Pérez, Gabriel, and Castillo Morales, Alberto
    出版者: Universidad Autónoma Metropolitana
    Posgrado: Doctorado en Ciencias Matematicas
    语言: spa
    Año de publicación: 2018
    权: Acceso Abierto
    执照: Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)
    Tipo de Recurso: info:eu-repo/semantics/masterThesis
    识别码: https://doi.org/10.24275/uami.9880vq990