INFORMATICA ESTADISTICA - 523391
- Descripción :
Este curso entrega a los estudiantes herramientas computacionales para realizar diferentes modelamientos estadisticos.
Esta asignatura contribuye a las siguientes competencias del perfil de egreso del Ingeniero Estadistico:
C1.Analizar datos mediante las herramientas estadisticas e informaticas adecuadas.
C2.Presentar los resultados y conclusiones del analisis en forma clara y ordenada, utilizando un lenguaje comprensible en el contexto de la disciplina.
C4.Manejar eficientemente grandes volumenes de informacion.
- Resultados aprendizaje esperados :
R1. Conoce e implementa algoritmos computaciones que permitan realizar diferentes tipos de modelamiento estadistico.
R2. Determina las principales caracteristicas a nivel de programacion de un sistema computacional.
R3. Realiza modelamiento estadistico utilizando un sistema computacional especifico.
- Contenidos :
1.Herramientas basicas: Cadenas de Markov, modelos estadisticos, familia exponencial, expansiones de Taylor, interpretacion geometrica de gradientes y segundas derivadas, programacion eficiente en R.
2. Simulacion de Variables Aleatorias: Metodo de la transformacion inversa, metodo aceptacion-rechazo, simulacion de distribuciones especificas.
3. Metodos de Optimizacion y resolucion de ecuaciones no-lineales: algoritmo Newton-Raphson; Fisher Scoring.
4. Metodos de Optimizacion basados en algoritmos de tipo EM y variaciones.
5. Metodos de Integracion Numerica: Cuadratura de Newton, cuadratura Gaussiana.
6. Metodos Monte Carlo: Evaluacion de integrales, reduccion de varianza, importance sampling.
7. Metodos de Simulacion Basados en Cadenas de Markov: Cadenas de Markov, algoritmo de Metropolis-Hastings, muestreo de Gibbs.
- Metodología :
Clases expositivas, clases practicas, clases en laboratorio de computacion y trabajo autonomo.
- Evaluación :
-Evaluaciones escritas
-Trabajo laboratorio
- Facultad :CS FISICAS Y MATEMATICAS
- Departamento :ESTADISTICA
- Creditos :4
- Cupos :12
- Campus :CONCEPCION