Haré análisis avanzado de glm, efectos mixtos y regresión en r

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Cubro una gama completa de marcos estadísticos avanzados, incluyendo:

Modelos de efectos mixtos: Modelos lineales y generalizados de efectos mixtos (LMM/GLMM) con interceptos y pendientes aleatorios.

Modelos lineales generalizados (GLM): Regresión logística (binomial), Poisson, binomial negativa y gamma.

Datos categóricos y de conteo: Análisis log-lineal, tablas de contingencia y modelado de tasas.

Regresión avanzada: Polinómica, Ridge/Lasso y regresión logística multinomial.

Servicios clave que ofrezco,

Pre-análisis y limpieza de datos

• Detección y tratamiento de valores atípicos
• Transformación de datos (Log, raíz cuadrada, Box-Cox) para cumplir con los supuestos del modelo.

Pruebas rigurosas de supuestos

• Normalidad: Pruebas de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y gráficos Q-Q.
• Homoscedasticidad: Pruebas de Breusch-Pagan y White.
• Independencia: Prueba de Durbin-Watson para autocorrelación.
• Multicolinealidad: Factores de inflación de la varianza (VIF) y métricas de tolerancia.

Diagnóstico de residuos y validación del modelo

• Validación visual y estadística de los términos de error.
• Gráficos de diagnóstico (residuos vs. ajustados, escala-ubicación, residuos vs. leverage).
• Comparación de modelos usando AIC, BIC y pruebas de razón de verosimilitud.