En el campo de la estad�stica aplicada, el uso de los diagn�sticos gr�ficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta �til cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodolog�a gr�fica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagn�sticos en el modelo lineal general (GLM), gr�ficos como: Added variable, gr�fico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detecci�n de funciones de covariables ...
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En el campo de la estad�stica aplicada, el uso de los diagn�sticos gr�ficos en los modelos lineales Generalizados (GLMs), es una herramienta �til cuando se desea evaluar y corregir violaciones de supuestos. La metodolog�a gr�fica planteada por Bern y Booth(1995) permite el uso de diagn�sticos en el modelo lineal general (GLM), gr�ficos como: Added variable, gr�fico residual parcial, Augmented, CERES, AMONE y AMALL permiten visualizar violaciones de supuestos y detecci�n de funciones de covariables adicionadas. Este texto presenta una extensi�n de estos gr�ficos a modelos m�s complejos como lo son los modelos lineales generalizados Poisson y Gamma. Se propone una metodolog�a que permite diagnosticar gr�ficamente la violaci�n de supuestos, la identificaci�n de una funci�n de una covariable mediante el uso de bandas de confianza no param�tricas.
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