Modelo lineal

Un modelo lineal multivariado es un modelo estadístico en el que buscamos expresar una variable aleatoria en función de las variables explicativas X en forma de operador lineal sobre los parámetros desconocidos B del modelo según la fórmula:Y{\ Displaystyle \ mathbf {Y}}

Y=XB+U{\ Displaystyle \ mathbf {Y} = \ mathbf {X} \ mathbf {B} + \ mathbf {U}}

donde Y es una matriz de observaciones multivariadas, X es una matriz de variables explicativas, B es una matriz de parámetros a estimar y U es una matriz que contiene errores o ruido .

Por lo general, se supone que los errores siguen una distribución normal multidimensional . Si los errores no siguen una distribución normal multivariante, los modelos de regresión generalizadas se pueden utilizar para relajar los supuestos acerca de Y y T . El ajuste lineal es la operación de aproximación para elegir el mejor hiperplano posible.

Ejemplos de

ANOVA , ANCOVA , MANOVA , MANCOVA , regresión lineal , la prueba t y prueba F uso lineal modelos.

Ver también

Notas

Artículos relacionados

1. Enfoque multimodelo: origen y métodos de producción
2. Teorema de Gauss-Markov
3. Regresión (estadísticas)
4. Método de mínimos cuadrados
5. Análisis de componentes independientes
6. Plan de suministro, producción y distribución de petróleo
7. Modelo lineal generalizado
8. Modelo aditivo generalizado

enlaces externos