¿Cómo se le conoce al modelo lineal?

En estadística, el término modelo lineal es usado en diferentes maneras de acuerdo al contexto. La manera más frecuente es en conexión con modelos de regresión y el término a menudo se toma como un sinónimo del modelo de regresión lineal.

Los modelos lineales predicen un objetivo continuo basándose en relaciones lineales entre el objetivo y uno o más predictores. Los modelos lineales son relativamente simples y proporcionan una fórmula matemática fácil de interpretar para la puntuación.

La estructura metodológica de un modelo lineal posee una configuración en línea recta y secuencial, no presenta feedbacks entre sus etapas o aberturas a estímulos externos de forma necesaria (Grizendi, 2007).

Teoría.

La Programación Lineal (PL) es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categor´ıa se consideran todos aquellos modelos de optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las variables de decisión.

John Nelder y Robert Wedderburn formularon modelos lineales generalizados como una forma de unificar otros modelos estadísticos, como la regresión lineal, la regresión logística y la regresión de Poisson.

Son modelos en los que puede diseñarse una estrategia de estimación que utilice unicamente técnicas de estimación de modelos lineales, como es el método de Minimos Cuadrados Ordinarios.

El objetivo de la programación lineal es calcular el valor de las variables de una función que maximizan o minimizan esta. Para ello se parte de un conjunto de ecuaciones o inecuaciones, (restricciones), que limitan los valores que puede tener cada variable.

Todo programa lineal consta de cuatro partes: un conjunto de variables de decisión, los parámetros, la función objetivo y un conjunto de restricciones.

El investigador propone un modelo muy simple para las puntuaciones de las personas en los test: El modelo lineal clásico. Este modelo consiste en asumir que la puntuación que una persona obtiene en un test, que denominamos su puntuación empírica, y que suele designarse con la letra X, está formada por dos componentes.

Los modelos lineales mixtos se utilizan para estimar el efecto de los distintos vales en el gasto, a la vez que se corrige respecto a la correlación debida a las observaciones repetidas de cada sujeto durante las 10 semanas. Métodos. Estimación de máxima verosimilitud (MV) y máxima verosimilitud restringida (MVR).

Los más difundidos son: el método gráfico y el Método Simplex. La solución de un problema de Programación Lineal utilizando un procedimiento gráfico es posible si tiene no más de dos variables. El procedimiento gráfico comienza a elaborar una gráfica que muestre las soluciones posibles (valores X1 y X2).

La clasificación del modelo de programación lineal entera se divide en tres: P.L.E Pura: Todas las variables de decisión son enteras. P.L.E Mixta: Algunas variables de decisión son enteras. P.L.E Binaria: Todas las variables de decisión son binarias.

En estadística, el término modelo lineal es usado en diferentes maneras de acuerdo al contexto. La manera más frecuente es en conexión con modelos de regresión y el término a menudo se toma como un sinónimo del modelo de regresión lineal.

A partir de aquí se infieren, como ya hemos comentado, cuatro niveles de comunicación: nivel intrapersonal (primer nivel), nivel interpersonal (nivel segundo), nivel grupal (nivel tercero), nivel cultural (nivel cuarto).

Recuerda que una función lineal formará una línea recta al ser grafica en un plano cartesiano. En el caso de una función no lineal . Los valores de esta no formaran una línea recta al ser grafica. ¿Cómo podemos distinguir entre estas dos funciones?

La edición lineal es la que se utilizó tanto en el cine como en el vídeo analógico. La edición no lineal, en cambio, se basa en la digitalización del material audiovisual, su almacenamiento en grandes discos duros y su posterior tratamiento con sistemas de edición digital (los famosos AVID, pioneros en la materia).

La diferencia fundamental entre las regresiones lineal y no lineal, y la base para los nombres de los análisis, son las formas funcionales aceptables del modelo. Específicamente, la regresión lineal requiere parámetros lineales mientras que la no lineal no.

Los modelos de programación lineal contemplan que las variables de decisión (es decir, la función objetivo y las restricciones) mantienen un comportamiento de tipo lineal. Esto hace que, a través de su método, se puedan simplificar los cálculos y obtener un resultado próximo a la realidad.

Pasos para resolver un problema de programación lineal

Para otros autores, la programación lineal es una técnica de optimización que busca maximizar o minimizar una función lineal, llamada función objetivo, sujeta a restricciones también lineales (Álvarez. 2005).

Su área de aplicación es muy amplia, puesto que, se puede utilizar para resolver problemas de diversas disciplinas como son: finanzas, economía, mercadotecnia, logística, sistemas de producción, sistemas de transporte, entre otras.

Se dice que un problema de programación lineal consiste en encontrar el óptimo (máximo o mínimo) de una función lineal en un conjunto que puede expresarse como la intersección de un número finito de hiperplanos y semiespacios en IRn.

Las restricciones son de la forma: Σ ai clean_temp.sh connect_db.sh files_paa_de files_paa_en files_paa_es files_paa_fr models PAA_inserter.sh PAA_master_inserter.sh temp Xi ≤ bi Σ ai *Xi ≥ bi siendo ai y bi coeficientes, y Xi variables. La programación lineal lleva siempre implícita la restricción de que las variables de la función objetivo sean siempre mayores o iguales de cero.

El modelo clásico, de pleno empleo, estudia el equilibrio simultáneo en el mercado de trabajo, de bienes y monetario. La función de producción refleja la tecnología y el salario es el productividad marginal del trabajo.

La teoría psicométrica constituye el núcleo conceptual de la psicometría e incluye las teorías de la medición, las teorías del escalamiento y las teorías de los tests. Tercero, un nivel de aplicación psicométrica que se refiere a la elaboración de instrumentos de medida psicológica.

Un modelo mixto, o de efectos mixtos, incorpora efectos fijos y aleatorios, y normalmente se usa cuando se manejan datos que tiene varibilidad dentro de cada grupo y entre grupos. Los efectos fijos son los tratamientos que son de interés para el estudio.