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26.4: Más allá de los predictores lineales y resultados

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    Es importante señalar que a pesar de que se le llama el modelo lineal general, en realidad podemos usar la misma maquinaria para modelar efectos que no siguen una línea recta (como las curvas). El “lineal” en el modelo lineal general no se refiere a la forma de la respuesta, sino que se refiere al hecho de que el modelo es lineal en sus parámetros, es decir, los predictores en el modelo solo consiguen multiplicar los parámetros, en lugar de una relación no lineal como elevarse a una potencia del parámetro. También es común analizar datos donde los resultados son binarios en lugar de continuos, como vimos en el capítulo sobre resultados categóricos. Existen formas de adaptar el modelo lineal general (conocido como modelos lineales generalizados) que permiten este tipo de análisis. Exploraremos ambos puntos con más detalle en el siguiente capítulo.


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