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Análisis de Datos Categóricos
(Curso 2003-2004)

(Ver curso 2004-2005)

Código Sigma: 16600
Carácter: Optativa
Curso:
Ciclo:
Cuatrimestre:
Créditos: 6 = 4T+2P (4 horas semanales)

Objetivos: Manejo de modelos estadísticos para el análisis de datos categóricos, principalmente modelos log-lineales y logísticos.
Evaluación: La evaluación se hará teniendo en cuenta trabajo personal realizado por el alumno, que periódicamente deberá presentar al profesor, y el examen final.
Prerrequisitos: Aunque administrativamente no existe ningún tipo de prerrequisito, para seguir esta asignatura será necesario manejar los resultados que se estudian en Estadística Matemática de 2º curso, así como tener unos conocimientos básicos de Algebra y de Cálculo Infinitesimal.
Descriptor: Tablas de Contingencia. Medidas de Asociación. Tablas multidimensionales. Modelos log-lineales y logísticos.

Programa:

  1. Introducción. Teoría básica
    Problemas estadísticos con datos categóricos. Algunos resultados básicos.
  2. Tablas de contingencia 2*2
    Tipos de muestreo usuales y modelos estadísticos asociados. Estimación de parámetros y contrastes de hipótesis. Medidas de asociación.
  3. Tablas I*J. Introducción al modelo log-lineal.
    Tipos de muestreo e inferencias en modelos sencillos. Modelos log-lineales.
  4. Tablas multidimensionales
    Modelos log-lineales jerárquicos. EMV. Bondad de ajuste. Diferentes tipos de modelos log-lineales y su interpretación. Métodos de selección y diagnóstico.
  5. El modelo de regresión logística
    El modelo de regresión logística. Relación con los modelos log-lineales. Inferencias sobre los parámetros del modelo. Medidas de ajuste. Selección y diagnóstico del modelo.
  6. Otros modelos
Actividades: Los ejercicios prácticos y aplicaciones se realizarán principalmente mediante SAS.

Bibliografía:

  • Agresti, A. (1996). An Introduction to Categorical Data Analysis. Wiley.
  • Collett, D.(1991). Modelling Binary Data. Chapman & Hall.

    BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA :

  • Agresti, A (1990). Categorical Data Analysis. Wiley.
  • Andersen, E. B. (1980). Discrete Statistical Models With Social Science Applications. North-Holland.
  • Andersen, E. B. (1994). The statistical Analysis of categorical data. Springer-Verlag.
  • Andersen, E. B. (1997). Introduction to the Statistical Analysis of categorical Data. Springer-Verlag.
  • Ato, M. y López, J. J. (1996). Análisis estadístico para datos categóricos. Editorial Síntesis.
  • Bishop,Y. M., Fienberg, S. E. and Holland, P. W. (1976). Discrete Multivariate Analysis. The MIT press.
  • Christensen, R (1997). Log-Linear Models and Logistic Regression. Springer-Verlag.
  • Hosmer, D. W. and Lemeshow, S. (1989). Applied Logistic Regression. Wiley.
  • Powers, D.A. and Xie, Y. (2000). Statistical Methods for Categorical Data Analysis. Academic Press.
  • Santner, T. J. and Duffy, D. E. (1989). The Statistical Analysis of Discrete Data. Springer-Verlag.
  • Zelterman, D. (1999). Models for Discrete Data. Clarendon Press. Oxford.
  Última actualización : 30/09/03