Código: 71502 | Asignatura: Modelización estadística | ||||
Créditos: 6 | Tipo: Optativa | Curso: 1 | Periodo: Anual | ||
Departamento: | |||||
Profesorado: | |||||
DOMINGUEZ BAGUENA, VICTOR (Resp) [Tutorías ] |
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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.
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.
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 |
Resultados de aprendizaje |
Actividad de evaluación |
Peso (%) | Carácter recuperable |
Nota mínima requerida |
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Esta es la nueva tabla que hay que rellenar. Después hay que eliminar este texto y la información sobrante de otros cursos.
Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
Aspecto
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Criterios
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Instrumento de evaluación
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Peso (%)
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Asistencia a clase |
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30
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Resolución de ejercicios |
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70
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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
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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