2009 M.P.Díaz1 Introducción a los Modelos Lineales Generalizados Continuación …. Algunos ejemplos de motivación

2009 M.P.Díaz2 Ejemplo 1. Dieta y ganancia de peso: d i x i Datos de ganancia de peso bajo dos tratamientos de dieta, durante un período de tiempo dado.

2009 M.P.Díaz3 (1) Veamos su distribución…..

2009 M.P.Díaz4 gpeso Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model Error Corrected Total R-Square Coeff Var Root MSE gpeso Mean Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr > F dieta Ajuste de un modelo lineal (clásico): Anava.

2009 M.P.Díaz5 Y los residuos..? Indaguemos más sobre los componentes del modelo!!

2009 M.P.Díaz6 Componentes del Modelo ( cq. sea ). Variable respuesta (parte estocástica) Variables de clasificación o regresoras (parte sistemática) Necesidad de cambio de escala del valor esperado. En qué pensar primero? Por qué? Desde dónde lo construimos?

2009 M.P.Díaz7 Estadística Exploratoria: (DIETA 1) Variable: gpeso Moments N 7 Sum Weights 7 Mean Sum Observations 706 Std Deviation Variance Skewness Kurtosis Uncorrected SS Corrected SS Coeff Variation Std Error Mean (DIETA 2) N 12 Sum Weights 12 Mean Sum Observations 1430 Std Deviation Variance Skewness Kurtosis Uncorrected SS Corrected SS Coeff Variation Std Error Mean

2009 M.P.Díaz8 Modelo Gama (anova, 1 vía, MLG, enlace identidad). Criterion DF Value Value/DF Deviance Scaled Deviance Pearson Chi-Square Log Likelihood En qué hacer incapié? Cómo es la formulación del componente aleatorio? Está siendo respetado?

2009 M.P.Díaz9 Modelo Gama (anova, 1 vía, MLG, enlace identidad). Parameter Estimate Pr > ChiSq ________________________________________ Intercept <.0001 Dieta Dieta Scale

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2009 M.P.Díaz11 Ejemplo 2. Tiempos de sobrevida (en unidades de 10 horas) de animales, sometidos a 3 tipos de veneno, y 4 tratamientos antitóxicos. Antitóxico_______ ABCDVeneno I II III Describir la influencia de ambos factores en la sobrevida

2009 M.P.Díaz12 Descripción de valores medios.

2009 M.P.Díaz13 Level ofColumnEstimateStandardWaldp Intercept13, , ,950, Antitoxico12-0, , ,990, Antitoxico230, , ,220, Antitoxico34-0, , ,480, Veneno150, , ,350, Veneno26-0, , ,040, Antitoxico*Veneno170, , ,140, Antitoxico*Veneno28-0, , ,780, Antitoxico*Veneno39-0, , ,910, Antitoxico*Veneno4100, , ,010, Antitoxico*Veneno5110, , ,320, Antitoxico*Veneno612-0, , ,190, Scale7, , ,000, Estimación de Parámetros, modelo Normal.

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2009 M.P.Díaz15 DfStat.Stat/Df Deviance362,6730, Scaled Deviance3648,4411, Pearson Chi²362,3650, Scaled P. Chi²3642,8721, Loglikelihood-179,511 Level ofColumnEstimateStandardWaldp Intercept10,024480, ,49880, Antitoxico120,010530, ,23920, Antitoxico23-0,009250, ,25450, Antitoxico340,003340, ,08750, Veneno15-0,006860, ,04690, Veneno260,000010, ,00010, Antitoxico*Veneno17-0,004610, ,90720, Antitoxico*Veneno280,002020, ,52960, Antitoxico*Veneno390,003470, ,87510, Antitoxico*Veneno410-0,000260, ,02490, Antitoxico*Veneno511-0,003400, ,04560, Antitoxico*Veneno6120,001370, ,34540, Scale18,125233, ,44110, Estimación de Parámetros

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2009 M.P.Díaz17 Tiempos de sobrevida de pacientes con cáncer avanzado de estómago, bronquio, colon, ovario o mama, tratados con ascorbato (no hay datos sobre controles). Estóm. Bronq. colonovariomama

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2009 M.P.Díaz19 SSDfMSFp Intercept ,640670, tumor ,433440, Error Modelo normal con Enlace identidad

2009 M.P.Díaz20 Modelo normal con Enlace identidad

2009 M.P.Díaz21 Distribución de frecuencias por grupo

2009 M.P.Díaz22 tumor Tiempo medio Error Estandar LI 95%LS 95%N 1est286,000185, ,575657, bron211,588162, ,344536, col457,412162, ,479782, ova884,333273, , ,2766 5mam1395,909201, , ,85311 Estadística Descriptiva por grupo

2009 M.P.Díaz23 DfStat.Stat/Df Deviance5966,9701, Scaled Deviance5973,1421, Pearson Chi²5962,8821, Scaled P. Chi²5968,6781, Loglikelihood-452,901 Degr. ofWaldp Intercept134,776400, tumor415,478100, Modelo gama con Enlace identidad

2009 M.P.Díaz24 LevelColumnEstimateSEWaldp Interceptc1647,048109,722234,776400, tumorest2-361,048124,48118,412480, tumorbron3-435,460116,128014,061230, tumorcol4-189,637137,11381,912860, tumorova5237,285289,21180,673140, Scale1,0920,171340,644600,000000

2009 M.P.Díaz25 Economic Data for Selected Countries Ejemplo: Relación entre nivel de Inflación y Deuda (por cápita) OBJETIVO: Construir un Modelo para fines predictivos

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2009 M.P.Díaz27 DfStat.Stat/Df Deviance38243,03676, Scaled Deviance3840,00001, Pearson Chi²38243,03676, Scaled P. Chi²3840,00001, Loglikelihood-92,8442 Modelo NORMAL con Enlace LOG

2009 M.P.Díaz28 Level ofColumnEstimateStandardWaldp Intercept11, , ,59150,00 DEBT20, , ,35430,00 Scale2, , ,00000,00

2009 M.P.Díaz29 DfStat.Stat/Df Deviance387,40680, Scaled Deviance3841,19491, Pearson Chi²387,54620, Scaled P. Chi²3841,96981, Loglikelihood-89,9091 Level ofColumnEstimateStandardWaldp Intercept10, , ,840540, DÉBITO20, , ,748360, Scale5, , ,191090, Modelo Gama Con enlace Identidad

2009 M.P.Díaz30 110,29 110, ,32 130,34 130,31 210, ,43 220,36 230,42 230, ,35 320,38 320,32 330,38 330,33 410,90 411,30 420,90 421,10 430, , , ,42 530,46 Lab. Tanda Conc. Ejemplo: Comportamiento de los laboratorios que participan en ensayos cooperativos de análisis químicos. OBJETIVO: Evaluar componentes de variación

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2009 M.P.Díaz32 SSdfMSFp Intercept9, ,6250, Lab1, , ,0330, Tanda0, , ,7890, Lab*Tanda0, , ,0880, Error0, , Modelo Normal clásico, con predictor correspondiente a un ANAVA

2009 M.P.Díaz33 Mal comportamiento del Modelo normal

2009 M.P.Díaz34 DfStat.Stat/Df Deviance180,299820, Scaled Deviance1836,000002, Pearson Chi²180,296410, Scaled P. Chi²1835,590291, Loglikelihood76,48752 Modelo Normal Inverso, con enlace identidad Y va. NI( ,  2 ) E(Y)=  = 

2009 M.P.Díaz35 Level ofColumnEstimateStandardWaldp Intercept10, , ,0750, Lab12-0, , ,6450, Lab23-0, , ,9500, Lab34-0, , ,7870, Lab450, , ,1510, Lab56-0, , ,7550, Tanda17-0, , ,3460, Tanda28-0, , ,5330, Lab*Tanda19-0, , ,0740, Lab*Tanda2100, , ,7200, Lab*Tanda3110, , ,0940, Lab*Tanda4120, , ,4240, Lab*Tanda5130, , ,1780, Lab*Tanda6140, , ,2160, Lab*Tanda7150, , ,9350, Lab*Tanda8160, , ,1360, Lab*Tanda9170, , ,0340, Lab*Tanda10180, , ,9610, Scale0, , ,0000,000000

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