Modelos aditivos semiparamétricos con respuesta binominal negativa.

Abstract

En este trabajo estudiamos los modelos aditivos semiparamétricos con respuesta binomial negativa, los cuales consideran en su componente sistemática una componente aditiva no paramétrica y una componente paramétrica. Los parámetros del modelo serán estimados usando el método de máxima verosimilitud penalizada, y los errores estándar de los estimadores se estimarán a partir de la inversa de la matriz de información de Fisher penalizada. La estimación del parámetro de suavizamiento se basará en el criterio de validación cruzada o AIC. Se ilustrará la metodología a través de un conjunto de datos reales, para lo cual se utilizará el software R-Project.