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Modelos Lineales
(Curso 2004-2005)

Código Sigma: 16592
Carácter: Troncal
Curso:
Ciclo:
Cuatrimestre:
Créditos: 7,5 créditos ( 5 horas semanales )

Objetivos: Manejo de paquetes estadísticos de cierta potencia. Introducción del concepto de modelo estadístico y de su utilidad y limitaciones en la producción de conocimiento científico. Estudio de los modelos lineales. Desarrollo de la capacidad de implementación práctica de estos modelos.
Evaluación: Se llevará a cabo un proceso de evaluación del que se informará oportunamente al alumno al principio del curso. Este proceso también contará con un examen final.
Prerrequisitos: Es imprescindible el conocimiento y manejo con cierta soltura de los conceptos básicos de cálculo de probabilidades y de los procedimientos de contraste de hipótesis y construcción de intervalos de confianza. Las asignaturas del plan de estudios de Diplomado en Estadística más directamente relacionadas son: Cálculo de Probabilidades (1º) y Estadística Matemática (2º). Conceptos básicos de matemáticas vistos en las asignaturas de Álgebra Cálculo Infinitesimal (1º).
Descriptor: Regresión simple, regresión múltiple, análisis de la varianza, análisis de residuos.

Programa:

  1. Introducción a los paquetes de programas estadísticos de uso en la asignatura.
  2. Modelo de regresión simple.
    Estructura e hipótesis básicas. Estimación de parámetros y propiedades de los estimadores. El contraste de regresión y la tabla ANOVA. Coeficiente de determinación y de correlación lineal. Introducción al análisis de residuos. Transformaciones. Predicción.
  3. Modelo de regresión múltiple.
    Modelo general e hipótesis. Estimación e interpretación geométrica. Regiones de confianza y contrastes. Correlación parcial y múltiple. Métodos de selección de variables. Predicción.
  4. Validación del modelo.
    Propiedades de los residuos. Análisis gráfico. Observaciones atípicas. Homogeneidad. Normalidad.
  5. Introducción al análisis de la varianza. El modelo con un solo factor.
    Modelo. Contraste de igualdad de medias y tabla ANOVA. Comparaciones múltiples. Diagnosis del modelo.
  6. El modelo con dos factores.
    Principios y conceptos del diseño de experimentos. Modelo de bloques aleatorizados. Interacción.
Actividades: Las clases prácticas se desarrollarán principalmente en el Aula de Informática.

Bibliografía:

  • PEÑA, D. : Estadística 2. Modelos Lineales y Series Temporales. Editorial Alianza Universidad Textos, 2ª edición revisada, 1989.
  • BOX, HUNTER y HUNTER, "Estadística para experimentadores". Ed. Reverté, 1989.
  • CHATERJEE, S. y PRICE, B., "Regression Analysis by Example", Wiley, 1991.

    BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA

  • DRAPER & SMITH : Applied Regression. Wiley, 1980.
  • MYERS, R. : Classical and Modern Regression with Applications. Pws-Kent, 1989.
  • NETER, J., KUTNER, M.H., NACHTSHEIM, C.J. y WASSERMAN, W., Applied Linear
    Statistical Models, McGrawHill.
  Última actualización : 29/09/04