Ibacache Pulgar, GermánTassara Manríquez, Claudia2024-08-072024-08-072017https://repositoriobibliotecas.uv.cl/handle/uvscl/14215En este trabajo estudiamos los modelos aditivos semiparamétricos con respuesta binomial negativa, los cuales consideran en su componente sistemática una componente aditiva no paramétrica y una componente paramétrica. Los parámetros del modelo serán estimados usando el método de máxima verosimilitud penalizada, y los errores estándar de los estimadores se estimarán a partir de la inversa de la matriz de información de Fisher penalizada. La estimación del parámetro de suavizamiento se basará en el criterio de validación cruzada o AIC. Se ilustrará la metodología a través de un conjunto de datos reales, para lo cual se utilizará el software R-Project.esANALISIS ESPACIAL (ESTADISTICA)ESTADISTICA COMPUTACIONALThesis