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Este Cmap, tiene información relacionada con: Estadistica, Estimaciones de medias y efectos Intervalos simultaneos Bonferroni, Analisis de variancia Tiene 3 fuentes Variacion entre los promedios del factor, Poisson El Supuesto, Suma nula Se reconoce por Asume que la suma de los coeficientes de todos los tratamientos es cero, Observaciones de Y son continuas Se ve como Distribucion Normal, Variancia Condicional de la respuesta Metodos de estimacion, Modelos de regresión Pueden ser Logistica, Modelo con interaccion Estimacion de Efectos Efectos principales, Suma nula Se reconoce por Se estima un coeficiente menos que la cantidad de niveles del factor, este sale por la diferencia, Más de un factor, cada tratamiento son las combina- ciones de niveles de los factores Analisis de variancia, Se utiliza Un Modelo lineal simple (Primer Orden), Binomial Negativa Posee Un alpha=1/K, Simple Se identifica por Se estima el valor esperado de la respuesta para un valor fijo del predictor, Hipotesis Efectos aleatorios, El parametro phi: como la suma de cuadrados de los residuales de pearson entre los gl(n-p) Casos Subdispersion: si phi ə, F= CMInte/CME Dos escenarios CMInt>CME , por lo tanto Fɭ, La estimacion de la eficiencia relativa Son 3 casos La cantidad de bloques no ayuda ni perjudica, La Funcion de enlace Es Especifica una funcion g(.) que relaciona la esperanza de la respuesta con el predictor lineal, Tipos de estudio Pueden ser Experimentales, Componente aleatorio Es La parte que identifica la variable respuesta y su distribuccion