MODELOS LINEALES GENERALIZADOS - 523403
- Descripción :
Esta asignatura aborda los modelos de respuestas binomiales, multinomiales y de respuestas positivas.
Esta asignatura contribuye a las siguientes competencias del perfil de egreso del Ingeniero Estadistico:
C5.Modelar estadisticamente problemas, en el contexto de la disciplina de origen.
C6.Interactuar en grupos multidisciplinarios, trabajando en equipo e interiorizandose de materias relativas a otras areas.
- Resultados aprendizaje esperados :
1.Construye modelos con variables binarias, realiza inferencias y pruebas de bondad de ajuste.
2.Aprende los principios basicos del analisis de datos categoricos.
3.Utiliza programas computacionales adecuados que permitan estimar modelos.
4.Interpreta la estimacion del modelo y realiza predicciones.
5.Identifica datos influyentes en los modelos tales como puntos outliers y leverage.
6.Construye modelos estadisticos generales a partir de los modelos lineales.
7.Estima e identifica una representacion particular de los modelos lineales generales.
- Contenidos :
1.Introduccion a los Modelos Lineales Generalizados (MLG): Modelo estadistico en el contexto de MLG. Familia exponencial de distribuciones, definiciones, propiedades y ejemplos. Estructura de probabilidad para tablas de contingencia, inferencia, Intervalos de confianza para parametros asociados, testeando independencia, MLG, MLG para datos binarios, inferencia para los MLG.
2.Modelos para respuestas binomiales: Regresion logistica, seleccion de modelos, diagnostico, equivalencias con el analisis de tablas de contingencia, potencia y tama?o muestral, enlaces alternativos.
3.Modelos para respuestas multinomiales: Regresion logistica para datos multinomiales, modelos de logit de tasa de continuacion y analisis de sobrevida discreto.
4.Modelos para respuestas de conteo. Regresion Poisson.
5.Modelos Log-Lineales: Tablas de dos, tres y mas entradas. Inferencia. Seleccion de modelos y evaluacion.
6.Modelos para respuestas positivas: Regresion gamma y exponencial.
- Metodología :
Clases expositivas, clases en laboratorio de computacion y trabajo autonomo.
- Evaluación :
- Evaluaciones escritas.
- Trabajo de laboratorio.
- Facultad :CS FISICAS Y MATEMATICAS
- Departamento :ESTADISTICA
- Creditos :5
- Cupos :20
- Campus :CONCEPCION