Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2016/2017 | Otros años:  2015/2016  |  2012/2013 
Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación
Código: 71502 Asignatura: Modelización estadística
Créditos: 6 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: Anual
Departamento:
Profesorado:

Partes de este texto:

 

Descripción/Contenidos

Modelos lineales y no lineales. Análisis multivariante.

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Descriptores

Modelos lineales y no lineales de estadística. Análisis multivariante.

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Competencias genéricas

Enseñar el proceso de modelización estadística; las técnicas multivariantes se plantean como un complemento que se desarrollará en mayor o menor medida en función de la preparación e intereses de los alumnos y la disponibilidad de tiempo.

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Competencias específicas

Se pretende que el estudiante conozca las bases del modelo lineal y su extensión, los modelos lineales generalizados, como herramienta básica para construir modelos estadísticos.
Se pretende que conozcan también las técnicas básicas del análisis multivariante para explorar las relaciones presentes en conjuntos complejos de datos.
El estudiante debe adquirir destreza en el proceso de aplicación de estas herramientas y modelos, utilizando un software estadístico. Las aplicaciones serán a problemas de ámbito medioambiental, socio-económico, etc.

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Metodología

Metodología - Actividad
Horas Presenciales
Horas no presenciales
A-1 Clases expositivas/participativas
 27
 40
A-2 Prácticas
 38
 45
A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos
 5
 5
A-4 Elaboración de trabajo
 
A-5 Lecturas de material
 
 
A-6 Estudio individual
 

A-7 Exámenes, pruebas de evaluación

 
A-8 Tutorías individuales
 
 
 
 
 
Total
 60
 90

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Idiomas

Castellano.

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Evaluación

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Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%) Carácter recuperable
       
       
       
       

 

 

Aspecto
 
Criterios
 
Instrumento de evaluación
 
Peso (%)
 
 Asistencia a clase
 
 
 30
 Resolución de ejercicios  
 
 70
 

 

   
 
  

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Temario

Tema 1

El modelo lineal: introducción. Modelo lineal simple y general: propiedades básicas.

Diagnóstico y validación del modelo. Observaciones atípicas e influyentes.

Heterocedasticidad y autocorrelación. Multicolinealidad. Transformación de variables. Selección de un modelo. Extensiones del modelo lineal: modelo lineal generalizado, regresión logística, modelos no lineales

 

Tema 2

Introducción al análisis estadístico multivariante. Análisis de componentes principales. Análisis de correspondencias. Análisis factorial. Correlación canónica. Análisis discriminante. Análisis de conglomerados

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


• Weisberg (2005), Applied Regresión Análisis 3ª ed. John Wiley & Sons

• Davison (2003), Statistical models. Cambridge University Press

• Krzanowski (1990), Principles of Multivariate Analysis

• Dobson (2001), An Introduction to Generalized Linear Models, 2ª ed. Chapman  and Hall

• Lindsey (1998), Applying Generalized Linear Models, Springer Verlag

• McCullagh & Nelder (1989), Generalized Linear Models, 2ª ed. Chapman & Hall

• Montgomery & Peck (2001), Introduction to Linear Regression Analysis, 3ª ed,

John Wiley & Sons

• Atkinson, Riani & Cerioli (2004), Exploring multivariate data with the forward search, Springer

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Lugar de impartición

Para más detalles sobre la asignatura consultar la página oficial del máster http://matg5.unizar.es

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