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Una de las situaciones mas frecuentes en el analisis estadistico es que los datos provengan de observaciones o respuestas conocidas yi (variables respuesta) que dependen de un conjunto de valores, fijos o aleatorios, xi (variables regresoras). En algunos casos donde no hay relacion lineal evidente entre las variables respuesta y regresoras, con una trasformacion de las variables podemos linealizar la relacion. Pero cuando las consideraciones teoricas lo sugieren o los datos no muestran un comportamiento lineal, hacemos uso de los modelos no lineales. Aun cuando una aproximacion lineal funciona bien, un modelo no lineal puede dar una mejor interpretacion del problema. En este libro se consideran los modelos no lineales generales, los modelos no lineales relativos a la familia de los modelos lineales generalizados, Los modelos no lineales de ecuaciones simultaneas, los modelos no lineales segmentados, los modelos no lineales con datos de panel, los modelos no lineales de redes neuronales y otros modelos tipicos. Se presentan ejercicios practicos resueltos con R, SAS, EVIEWS, STATA, STATGRAPHICS y SPSS.

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9781535343312

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