PREDICTORES CUALITATIVOS E INTERACCIONES EN R: APLICACIONES PARA EL MERCADO DE SEGUROS y LA RESISTENCIA DE MATERIALES

isadore nabi

A. MERCADO DE SEGUROS

CASO DE APLICACIÓN

Sea un determinado mercado de seguros dentro del cual se aplican con cierta periodicidad innovaciones financieras para maximizar la tasa de ganancia de las firmas o empresas que innovan y en el que ocurre un determinado efecto “bola de nieve” para que la innovación sea adoptada por otras firmas. Se desea determinar la relación existente de la velocidad a la cual una innovación financiera es adoptada por una firma (la respuesta Y) con el tamaño de la empresa aseguradora (medida por el monto total de activos de la misma) y con el tipo financiero de la empresa aseguradora (si es accionaria o mutual).

B. RESISTENCIA DE MATERIALES

Se podría tener interés en vincular un determinado tipo de prueba de resistencia (“trat”) realizada a distintos tipos de tela de algodón de algún peso (“peso”) con la finalidad de determinar su resistencia “resist”. Así, puede construirse un modelo de regresión lineal simple que explique la resistencia “resist” en función del tratamiento aplicado “trat” y, posteriormente, crear un resumen de las variables involucradas en el modelo basado en los niveles del factor “trat” que se creó; en este caso, el resumen consiste en que obtenga la media “mean” de cada uno de los niveles del factor creado.

C. MÉTODOS Y TÉCNICAS ESTADÍSTICAS ESTUDIADAS Y APLICADAS

  • Insertar imágenes en R Markdown
  • Ajuste a recta de regresión
  • Gráfica de recta de regresión
  • Análisis descriptivo: residuos vs leverages
  • Análisis descriptivo con la sintaxis plot
  • Cambios en el nivel de referencia
  • Efectos principales y efectos de interacción
  • Construcción manual de funciones indicatriz para conjuntos simples

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

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