Resumen de Modelos lineales generalizados espaciales
EL DESARROLLO DE LOS MODELOS LINEALES GENERALIZADOS HA PROPORCIONADO UN INSTRUMENTO FLEXIBLE PARA LA MODELIZACION ESTADISTICA, PERO NO SON DIRECTAMENTE APLICABLES AL ANALISIS DE DATOS ESPACIALES, SE PLANTEA SU EXTENSION A UNA FAMILIA DE MODELOS QUE CONTEMPLEN LAS ESTRUCTURAS DE DEPENDENCIA ESPACIAL, ABORDANDO EL PROBLEMA DEL ANALISIS DE LAS OBSERVACIONES LIGADAS A UN RETICULO DE LOCALIZACIONES. PARA ELLO SE CONSTRUYEN LOS MODELOS LINEALES GENERALIZADOS ESPACIALES (SGLM), QUE MODELIZAN UN PROCESO ESPACIAL CONDICIONADO A OTROS PROCESOS EXPLICATIVOS, PERMITIENDO QUE LAS DISTRIBUCIONES CONDICIONALES PERTENEZCAN A UNA FAMILIA DE DISPERSION EXPONENCIAL. SU ESTIMACION MAXIMO VEROSIMIL ES ACOMETIDA EMPLEANDO METODOS MCMC. MEDIANTE TECNICAS SIMILARES, PUEDE TAMBIEN PLANTEARSE EL ANALISIS BAYESIANO DEL MODELO. POR ULTIMO, SE EXPONE EL PROBLEMA DE LA VALORACION DE LOS SGLM Y LA SELECCION DEL MODELO QUE MEJOR SE AJUSTA A LOS DATOS, EMPLEANDO DIFERENTES CRITERIOS DE BONDAD DE AJUSTE, ASI COMO EL ANALISIS DE LOS RESIDUOS.
