Fecha: Miércoles 16 de Noviembre. 16:00 hrs

Ubicación: Sala 4° Piso, Departamento de Estadística.

Expone: Dr. Cristian Villegas (Universidad Federal de Pernambuco, Recife, Brasil)

Título conferencia:

"Ajustando modelos de regresión usando la metodología GAMLSS mediante el software R".

Resumen:
En este trabajo se presentan y discuten los modelos GAMLSS (generalized additive models for location, scale and shape) propuestos por Rigby & Stasinopoulos (2005). Estos modelos son una extensión de los modelos lineales generalizados y de los modelos aditivos generalizados. Los modelos GAMLSS son una clase general de modelos estadísticos útiles para describir variables de respuesta univariadas. El modelo asume observaciones independientes para la variable respuesta dados los parámetros, las variables explicativas y los efectos aleatorios. La distribución para la variable respuesta en los modelos GAMLSS puede seleccionarse de una familia de distribuciones que incluye variables continuas y discretas. Para más detalles de los modelos GAMLSS, el lector interesado puede consultar Stasinopoulos et al. (2006) y Stasinopoulos & Rigby (2007). Algunos ejemplos con datos reales son presentados como ilustración.

Referencias

• R Development Core Team (2011) R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.
• Rigby, R.A., Stasinopoulos, D.M. (2005) Generalized additive models for location, scale and shape (with discussion). Applied Statistics, 54, 507-554.
• Stasinopoulos D.M., Rigby R.A., Akantziliotou C. (2006) Instructions on how to use the GAMLSS package in R. Accompanying documentation in the current GAMLSS help files: http://www.londonmet.ac.uk/gamlss.
• Stasinopoulos D.M., Rigby R.A. (2007) Generalized additive models for location scale and shape (GAMLSS) in R. Journal of Statistical Software, 23, 1-46. http://www.jstatsoft.org/v23/i07.