Descriptor en español: |
Modelos Lineales
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Descriptor en inglés: | Linear Models | ||||||
Descriptor en portugués: | Modelos Lineares | ||||||
Descriptor en francés: | Modèles linéaires | ||||||
Término(s) alternativo(s): |
Modelos Loglineales Modelos de Registro Lineal Regresión Lineal |
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Código(s) jeráquico(s): |
E05.318.740.500.500 E05.318.740.750.425 E05.599.835.750 N05.715.360.750.530.460 N05.715.360.750.695.460 N06.850.520.830.500.500 N06.850.520.830.750.425 |
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Identificador Único RDF: | https://id.nlm.nih.gov/mesh/D016014 | ||||||
Nota de alcance: | Modelos estadísticos en los cuales el valor de los parámetros son linearmente proporcionales a las variables dependientes, por ejemplo, y = a + bx, donde y es la respuesta, x es un factor de interes y a & b son los parámetros. |
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Nota de indización: | generalmente secundario |
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Calificadores permitidos: | Sin calificador | ||||||
Identificador de DeCS: | 24769 | ||||||
ID del Descriptor: | D016014 | ||||||
Documentos indizados en la Biblioteca Virtual de Salud (BVS): | Haga clic aquí para acceder a los documentos de la BVS | ||||||
Fecha de establecimiento: | 01/01/1990 | ||||||
Fecha de entrada: | 25/05/1989 | ||||||
Fecha de revisión: | 08/07/2008 |
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TÉCNICAS Y EQUIPOS ANALÍTICOS, DIAGNÓSTICOS Y TERAPÉUTICOS
Técnicas de Investigación [E05]Técnicas de Investigación -
TÉCNICAS Y EQUIPOS ANALÍTICOS, DIAGNÓSTICOS Y TERAPÉUTICOS
Técnicas de Investigación [E05]Técnicas de Investigación -
TÉCNICAS Y EQUIPOS ANALÍTICOS, DIAGNÓSTICOS Y TERAPÉUTICOS
Técnicas de Investigación [E05]Técnicas de Investigación -
ATENCIÓN DE SALUD
Medio Ambiente y Salud Pública [N06]Medio Ambiente y Salud Pública -
ATENCIÓN DE SALUD
Medio Ambiente y Salud Pública [N06]Medio Ambiente y Salud Pública
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Modelos Lineales
- Concepto preferido
Modelos Loglineales
- Más estrecho
Regresión Lineal
- Relacionado pero no más amplio ni más estrecho
UI del concepto |
M0024479 |
Nota de alcance | Modelos estadísticos en los cuales el valor de los parámetros son linearmente proporcionales a las variables dependientes, por ejemplo, y = a + bx, donde y es la respuesta, x es un factor de interes y a & b son los parámetros. |
Término preferido | Modelos Lineales |
Término(s) alternativo(s) |
Modelos de Registro Lineal |
UI del concepto |
M0024481 |
Término preferido | Modelos Loglineales |
UI del concepto |
M0024480 |
Término preferido | Regresión Lineal |
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