Resumen
Este tratado sigue el siguiente esquema: se presenta, primero el vector score y la matriz de información de los modelos logístico y saturado multinomial con tres posibles niveles de respuesta a partir de la primera y segunda derivada de la función de verosimilitud respecto a los parámetros de los modelos; las relaciones entre el vector score y la matriz de información; la estandarización multivariante de las variables de entrada de cada modelo; las respectivas distribuciones asintóticas; las pruebas de comparación y selección de modelos que abarcan para la variable politómica con tres niveles los modelos logístico y saturado, logístico y submodelo, logístico con el modelo nulo, y logístico con el submodelo de una variable explicativa menos.
Citas
Agresti, A. (1990) Categorical Data Analysis. John Wiley and Sons, New York.
Hosmer, D.; Lemeshow, S. (2000) Applied Logistic Regresssion, Segunda edición. John Wiley & Sons, New York.
Jiménez, J. (2004) Notas de clase Algebra lineal II (con aplicaciones en estadística). Unibiblos, Universidad Nacional de Colombia.
Kleinbaum, D.; Klein, M. (2002) Logistic Regression: A self Learning Text, Segunda edición. Springer, Nueva York.
Llinás, H. (1998) Modelos Logísticos: Estimaciones, Pruebas de Hipótesis y Selección de Modelos. Tesis de Maestría, Universidad del Valle, Cali, Colombia.
Llinás H. (2006) “Precisiones en la teoría de modelos logísticos", Revista Colombiana de Estadística 29(2): 293–265.
Llinás, H.; Carreño, C. (2012) “El modelo logístico multinomial para el caso en que la variable de respuesta puede asumir uno de tres niveles y modelos relacionados", Revista Colombiana de Estadística 35(1): 131–138.
Richard, A.; Dean, W. (2002) Applied Multivariate Statistical Analysis, Fifth Edition. John Wiley & Sons, New York.
Tilano, J. (2012) Modelos Saturados: Estimaciones, Pruebas de Hipótesis y Selección de Modelos. Tesis de Maestría. Universidad del Norte, Barranquilla, Colombia.