Informe Científico de Investigador: De Giusti, Marisa Raquel (1998-2000)
| cic.isFulltext | true | es |
| cic.isPeerReviewed | true | es |
| cic.lugarDesarrollo | Universidad Nacional de La Plata | es |
| dc.date.accessioned | 2016-07-01T14:08:08Z | |
| dc.date.available | 2016-07-01T14:08:08Z | |
| dc.identifier.uri | https://digital.cic.gba.gob.ar/handle/11746/2501 | |
| dc.title | Informe Científico de Investigador: De Giusti, Marisa Raquel (1998-2000) | es |
| dc.type | Informe de investigador | es |
| dcterms.abstract | Descripción temática y justificación: El plan de trabajos estará centrado en los modelos lineales generalizados (Dobson 1989; Me Cullagh y Nelder, 1989) que constituyen una extensión del modelo lineal clásico con el propósito de abarcar las principales distribuciones de la familia exponencial a las que pertenecen, además de la distribución normal, las distribuciones binomial y multinomial y la de Poisson. Este tipo de modelos incluyen, entre otros, los log-lineales para el análisis de datos en forma de conteos, los denominados logit y probit para datos en forma de proporciones y también quedan cubiertos los de supervivencia. Un aspecto importante de la generalización es la presencia en todos los modelos de un predictor, combinación lineal de las variables explicativas, cualquiera sea la naturaleza de éstas; continuas, discretas o mezclas, con lo cual se unifica grandemente el tratamiento estadístico. La existencia de este predictor lineal permite su utilización para el análisis de modelos clásicos de regresión y ANOVA sobre los que se tienen antecedentes de trabajo y una moderada experiencia. Los modelos lineales generalizados permiten estudiar los patrones de variación sistemática del mismo modo que en el caso de modelos lineales ordinarios es común estudiar el efecto de tratamientos y covariables. El tema es un paso de avance en complejidad sobre los modelos lineales generales que se venían utilizando hasta el momento y una alternativa válida para el análisis de datos que provienen de la Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales y que se incluyen en el título participación en proyectos de aplicación. Los esfuerzos sobre este tipo de modelos no excluirán tareas de estudio e investigación que profundicen el tratamiento de experiencias con modelos lineales generales derivados también de la participación en proyectos de otras Instituciones como CITEC e IBBM que también se mencionan en participación en proyectos de aplicación. El Directorio de CIC en el Acta 1070 del 21/5/98 autorizó incluir en mi plan temas relacionados con las tareas de Dirección del Proyecto de la UNLP denominado PrEBi. Aparte de aquéllas de Dirección de Recursos Humanos derivadas del mismo, la propuesta es comenzar una evaluación de "frentes de investigación" destinada al análisis de co-citación (índices de impacto) y de bases de datos bibliográficas. Los métodos utilizados incluyen el análisis multivariado para la reducción de dimensiones en las matrices de datos y la construcción de representaciones de las variables que provean imágenes gráficas de similitudes, diferencias y clusters (MDS, PCA y CA). Además de un avance en complejidad dentro de la línea de trabajos en modelización, este tema implica la formación y dirección de recursos humanos especializados en un área aún inexplorada en nuestro país. | es |
| dcterms.creator.author | De Giusti, Marisa Raquel | es |
| dcterms.description | Digitalizado en SEDICI-CIC Digital | es |
| dcterms.extent | 45 p. | es |
| dcterms.hasPart | Aplicación del diseño experimental para optimizar la recuperación y reúso de residuos | es |
| dcterms.issued | 2000 | |
| dcterms.language | Español | es |
| dcterms.license | Attribution 4.0 International (BY 4.0) | es |
| dcterms.subject | Modelos Lineales | es |
| dcterms.subject | datos multivariados | es |
| dcterms.subject.area | Ingeniería, Tecnol. Qca., de los Alimentos, TIC's y Otras Tecnologías | es |
| dcterms.subject.materia | Estadística y Probabilidad | es |
| dcterms.title.investigacion | Calidad y diseño de experimentos. Modelización y optimización | es |
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