MÍNIMOS CUADRADOS PONDERADOS EN R: EL CASO DE UN PREDICTOR

isadore nabi

ASPECTOS TEÓRICOS ABORDADOS

  • Media de Kolmogórov
  • Mínimos Cuadrados Generalizados (MCG)
  • Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles (MCGF)
  • Mínimos Cuadrados Ponderados (MCP)
  • Transformación del término de error estocástico
  • Procedimiento de ajuste por MCP

MÉTODOLOGÍAS Y TÉCNICAS ESTADÍSTICAS UTILIZADAS

  • Regresión lineal simple
  • Construcción manual de vector de ponderaciones
  • Análisis descriptivo de predictor y residuos
  • Extracción automatizada del Cuadrado Medio Residual (CMR) de una tabla ANOVA
  • Construcción manual del CMR ponderado
  • Construcción manual de la Suma de Cuadrados Totales Residuales
  • Construcción manual del ajuste de regresión MCP
  • Construcción automatizada del ajuste de regresión MCP
  • Prueba de Breusch-Pagan para determinar existencia de homocedasticidad
  • Prueba de White para determinar la existencia de homocedasticidad
  • Análisis Q-Q de los residuos del modelo de regresión MCP

CASO DE ESTUDIO

Se toman 54 mujeres adultas entre 20 y 60 años y se les mide la presión sanguínea diastólica para ver su relación con la edad, el único predictor.

Con ellos puede estimarse un modelo de regresión que tenga como respuesta Presion y como predictor Edad. Es recomendable elaborar gráficos de los residuales y de los residuales al cuadrado contra edad, con la finalidad de estudiar el comportamiento de la varianza residual.

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