Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis de regresión de Poisson generalizada multivariante ponderada geográficamente
Autores: Berliana, Sarni Maniar; Purhadi, ; Sutikno, ; Rahayu, Santi Puteri
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Estimación de parámetros y pruebas de hipótesis de regresión de Poisson generalizada multivariante ponderada geográficamente
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Modelo de regresión
Distribución de Poisson generalizada
Ponderado geográficamente
Multivariado
Máxima verosimilitud
Significancia
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 35
Citaciones: Sin citaciones
Introducimos un nuevo modelo de regresión multivariante basado en la distribución de Poisson generalizada, al que llamamos modelo de regresión de Poisson generalizada multivariante ponderada geográficamente (GWMGPR), y presentamos un procedimiento paso a paso de máxima verosimilitud para obtener parámetros para él. Utilizamos la prueba de razón de verosimilitud de máxima verosimilitud para examinar la significancia de los parámetros de regresión y definir su región crítica.
Descripción
Introducimos un nuevo modelo de regresión multivariante basado en la distribución de Poisson generalizada, al que llamamos modelo de regresión de Poisson generalizada multivariante ponderada geográficamente (GWMGPR), y presentamos un procedimiento paso a paso de máxima verosimilitud para obtener parámetros para él. Utilizamos la prueba de razón de verosimilitud de máxima verosimilitud para examinar la significancia de los parámetros de regresión y definir su región crítica.