Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2025/2026 | Otros años:  2024/2025  |  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022 
Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra
Código: 505306 Asignatura: MODELIZACIÓN ESTADÍSTICA
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 3 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
UGARTE MARTINEZ, M. DOLORES (Resp)   [Tutorías ] GOICOA MANGADO, TOMÁS   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

  • Materia Nivel 1: Minería de datos
  • Materia Nivel 2: Modelización Estadística

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Descripción/Contenidos

Modelos lineales generalizados (regresión logística y regresión de Poisson). Modelos mixtos. Modelos aditivos generalizados.

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Competencias genéricas

No aplica

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Competencias específicas

No aplica

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Resultados aprendizaje

RA05- Identificar las soluciones más adecuadas y efectivas para los problemas que se planteen el marco de la Ciencia de Datos, teniendo en cuenta tanto las características propias del problema como el entorno del mismo TIPO: Conocimientos o contenidos
RA16- Conocer las principales técnicas que permitan realizar un análisis exploratorio preliminar de los datos TIPO: Competencias
RA27- Ser capaces de pensar críticamente sobre los datos, identificando los modos de almacenamiento, pre-procesamiento y análisis más adecuados para los objetivos del estudio TIPO: Competencias
 

 

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Metodología

Metodología-Actividad 

Horas presenciales 

Horas no presenciales 

A-1. Clases expositivas/ participativas 

14 

 

A-2. Prácticas 

14 

 

A-4. Realización de trabajos/proyectos en grupo 

 

5 

A-5. Estudio y trabajo autónomo del estudiante 

 

39 

A-6. Tutorías 

 

1 

A-7. Pruebas de evaluación 

2 

 

Total 

30 

45 

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Evaluación

 

Actividad de
evaluación		 Peso (%) Carácter
recuperable		 Nota mínima
requerida
SE1- Pruebas escritas 70%  Sí (mediante examen de recuperación) 5/10
SE4- Trabajos e informes  30%  Sí (mediante examen de recuperación) 4/10

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).

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Temario

  • La familia exponencial y los modelos lineales generalizados
  • Regresión logística
  • Regresión de Poisson
  • Introducción a los modelos que incorporan efectos aleatorios

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Bibliografía

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


La bibliografía básica de la asignatura es la siguiente:

  • Dobson, A.J. and Barnett, A.G., (2018). An Introduction to Generalized Linear Models (Fourth Edition). Chapman and Hall, Boca Raton.

La bibliografía complementaria de la asignatura es la siguiente:

  • Wood, S.N. (2017). Generalized Additive Models. An Introduction with R (Second Edition). Chapman and Hall, Boca Raton.

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Idiomas

Castellano.

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Lugar de impartición

Universidad Pública de Navarra, Campus de Arrosadia.

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