Regresión Gamma con el paquete Gammareg en R.

Martha Corrales Bossio ^[1] ; Edilberto Cepeda Cuervo ^[2]
1. [1] Universidad Santo Tomás
  
  Universidad Santo Tomás
  
  Santiago, Chile
2. [2] Universidad Nacional de Colombia
  
  Universidad Nacional de Colombia
  
  Colombia
Localización: Comunicaciones en Estadística, ISSN 2027-3355, ISSN-e 2339-3076, Vol. 8, Nº. 2, 2015, págs. 211-223
Idioma: español
Títulos paralelos:
- Gamma regression models with the Gammareg R package.
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Resumen
- español
  En este artículo se presenta el paquete Gammareg, el cual utiliza el método FisherScoring para ajustar modelos de regresión gamma, donde tanto la media como el parámetro de forma poseen estructuras de regresión, y el cual fue desarrollado en el software R. Después de realizar una breve presentación de la teoría subyacente, se presenta el uso de la librería por medio de estudios de simulación y aplicaciones.
- English
  The class of gamma regression models is based on the assumption that the dependent variable is gamma distributed and that its mean is related to a set of regressors through a linear predictor with unknown coefficients and a link function. This link can be the identity, the inverse or the logarithm function. The model also includes a shape parameter, which may be constant or dependent on a set of regressors through a link function, as the logarithm function. In this paper we describe the Gammareg R-package, which provides the class of gamma regressions in the R system for their statistical computing. The underlying theory is briefly presented and the library implementation illustrated from simulation studies.