Este documento presenta varios modelos lineales y conceptos estadísticos. Explica que el análisis de varianza permite identificar o comparar medias y que los modelos lineales tienen diferentes metodologías para lograr sus objetivos de cálculo. Luego describe brevemente el modelo lineal, modelo superparametrizado, modelo de medias de celdas y el concepto de estimabilidad.

2. • EL ANÁLISIS DE VARIANZA NOS PERMITE
IDENTIFICAR O COMPARAR DOS O MÁS MEDIAS,
LOS MODELOS LINEALES PRESENTAN DIFERENTES
METODOLOGÍAS QUE SON RELEVANTES PARA SU
DESARROLLO QUE CON CADA UNA DE SUS
FUNCIONES Y HERRAMIENTAS PERMITE LOGRAR
CON SU OBJETIVO DE CÁLCULO.

3. MODELO LINEAL
• TRATAN DE EXPLICAR EL COMPORTAMIENTO DE UNA VARIABLE ALEATORIA MEDIANTE SU RELACIÓN LINEAL
CON LOS VALORES DE OTRAS QUE PUEDEN INFLUIRLA.

4. Modelo superparametrizado
El modelo superparametrizado presentado en Searle (1971) muestra en forma
explícita todo el conjunto de parámetros para los diferentes factores
involucrados en el modelo.

5. Modelo de medias de celdas
El modelo de medias celdas ayuda a la simplificación e interpretación de algunas hipótesis.
En Speed et al. (1978), se define el modelo de medias de celda o modelo M como Y =W λ+ e,

6. Estimabilidad
Las funciones estimables sólo si existen si una combinación
lineal de las observaciones a tY tal que E(a tY) = λt ø, se sigue
que λt ø es estimable si a tXø y se puede tomar el sistema de
ecuaciones lineales Xta =λ donde a = (X+)tλ es una solución,
puesto que λ t pertenece al espacio columna de X, (λt∈ C(X)).

7. Gracias por su atención