• español
    • English
  • Self-archive
  • Browse
    • Communities & Collections
    • By Issue Date
    • Authors
    • Titles
    • Subjects
    • Document types
  • English 
    • español
    • English
  • Help
  • Login
 
View Item 
  •   Repositorio Institucional Universidad EAFIT
  • Revistas Académicas
  • Ingeniería y Ciencia
  • Ingeniería y Ciencia, Vol. 11, Núm. 21 (2015)
  • View Item
  •   Repositorio Institucional Universidad EAFIT
  • Revistas Académicas
  • Ingeniería y Ciencia
  • Ingeniería y Ciencia, Vol. 11, Núm. 21 (2015)
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Regresión lineal con errores no normales: secante hiperbólica generalizada

Thumbnail
Files
Texto completo PDF (228.3Kb)
Texto completo HTML (374bytes)
Date
2014-12-19
Author(s)
Burbano Moreno, Álvaro Alexander
Melo Martinez, Oscar Orlando
Metrics
Metadata
Show full item record
Abstract
This paper presents a study of the model of linear regression of the type y = Θx + e, where the error has generalized hyperbolic secant distribution (GHS) -- The method to estimate the parameters are obtained by setting maximum likelihood expressing the non-linear equations in linear form (modified likelihood) -- The resulting estimators are analytical expressions in terms of values of the sample and, therefore, are easily calculables -- Through the application of various types of data, the methodology described above is shown, and plausible models against the true underlying distributions of data are
 
En este trabajo se presenta un estudio del modelo de regresión lineal del tipo y = Θx+e, donde el error tiene distribución Secante Hiperbólica Generalizada (SHG) -- El método para estimar los parámetros se obtienen mediante una configuración de máxima verosimilitud expresando las ecuaciones no lineales en forma lineal (Verosimilitud Modificada) -- Los estimadores resultantes son expresiones analíticas en términos de valores de la muestra y, por lo tanto, son fácilmente calculables -- Mediante la aplicación de varios tipos de datos, se muestra la metodología descripta anterior, y se obtienen modelos plausibles frente a las verdaderas distribuciones subyacentes de los datos
 
Documents PDF

loading
 
URI
http://hdl.handle.net/10784/5290
Source / Editor URL
Ingeniería y Ciencia - ing.cienc.; Vol. 11, Núm. 21 (2015): 10 años; 37-50
http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2442
DOI
10.17230/ingciencia.11.21.2
Collections
  • Ingeniería y Ciencia, Vol. 11, Núm. 21 (2015) [12]

My Account

LoginRegister

Statistics

View Usage Statistics

universidad eafit medellin repositorio institucional

Vigilada Mineducación
Universidad con Acreditación Institucional hasta 2026
Resolución MEN 2158 de 2018

Líneas de Atención

Medellín: (57) (604) - 448 95 00
Resto del país: 01 8000 515 900
Conmutador: (57) (604) - 2619500
Carrera 49 N 7 Sur - 50
Medellín, Colombia, Suramérica

Derechos Reservados

DSpace software
copyright © 2002-2016 
Duraspace

Theme by 
@mire NV