Resumen

OROZCO-ACOSTA, Erick; LLINAS-SOLANO, Humberto  y  FONSECA-RODRIGUEZ, Javier. Teoremas de convergencias en los modelos saturados y logísticos multinomiales. Rev.Colomb.Estad. [online]. 2020, vol.43, n.2, pp.211-231.  Epub 05-Dic-2020. ISSN 0120-1751.  https://doi.org/10.15446/rce.v43n2.79151.

En este artículo se desarrolla un estudio teórico de los modelos logísticos y saturados multinomiales cuando la variable de respuesta toma uno de R ≥ 2 niveles. Se presentan y demuestran teoremas sobre la existencia y cálculos de las estimaciones de máxima verosimilitud (ML-estimaciones) de los parámetros de ambos modelos. Se encuentran sus propiedades y, usando teoría asintótica, se prueban teoremas de convergencia para los vectores de puntajes y para las matrices de información. Se presenta y analiza una aplicación de esta teoría con datos tomados de la librería aplore3 del programa R.

Palabras clave : Modelo logístico multinomial; Modelo saturado; Regresión logística; Estimador de máxima verosimilitud; Vector score; Matriz de información de Fisher.

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