Tesis Especialista en Estadística. Universidad Surcolombiana. Facultad Ciencias Naturales y Exactas, Programa de Especialización en Estadística. 2019

Introducción -- Planteamiento del problema, pregunta de investigación -- Justificación -- Marco referencial, marco teórico, estado del arte -- Objetivos, general, específicos -- Diseño metodológico, tipo de investigación, técnicas de recolección de información, muestreo aleatorio estratégico por afijación óptima , consistencia interna de los ítems del instrumento de recolección de información -- Resultados, principales actores de la industria global de café, mercados internacionales actuales y potenciales para productos de la cadena de cafés especiales del Tolima, modelo Gamlss para la estimación de los parámetros: Condiciones y barreras de entrada presentes en la CGV para el acceso de productos de la cadena de cafés especiales a los mercados internacionales -- Conclusiones

"Los Modelos Lineales clásicos o generales son el fundamento de gran parte de las pruebas estadísticas, dentro de los que se cuentan los modelos de regresión y análisis de varianza, siendo muy útiles en el desarrollo de las ciencias, pues su estructura, refleja los elementos explicativos de un fenómeno por medio de relaciones funcionales probabilísticas entre variables (González y Soler, 2011). La necesidad de utilizar técnicas más flexibles y expandir la posibilidad de emplear distribuciones diferentes a la normal, dio origen a los Modelos Lineales Generalizados, con el trabajo de Nelder y Wedderburn (1972) y se han convertido en una herramienta obligada para los usuarios e investigadores de la Estadística Teórica y Aplicada, convirtiéndose en una solución especialmente adecuada para modelos de dependencia con datos no métricos. Sin embargo, entre los años 1989 y 1990, Hastie y Tibshirani dieron paso a los Modelos Aditivos Generalizados, en los cuales algunas variables independientes del modelo se pueden utilizar como funciones suaves tipo Fourier ó Spline, Hastie y Tibshirani (1990). No obstante, el gran avance en este campo y los métodos computacionales modernos de Rigby y Stasinopoulus (2017, pp. 24) presentan a la comunidad científica, la versión más actualizada de modelos conocidos como los Modelos Aditivos Generalizados de Localización, Escala y Forma (GAMLSS), los cuales fusionan los modelos lineales generalizados y los modelos aditivos generalizados."