Ingeniería Informática - Matemáticas Plan 2019

Grado y Doble Grado. Curso 2019/2020.

MODELOS ESTADÍSTICOS - 900257

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
Conocer los modelos fundamentales del análisis de la varianza.
Conocer y manejar los modelos de regresión lineal y otros modelos lineales.
Conocer las propiedades y uso de algunos modelos multivariantes.
Conocer diversos procedimientos de estadística no parámetrica.
Transversales
Manipulación de bases de datos.
Específicas
Utilizar software estadístico para resolver casos prácticos.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Sesiones académicas teóricas.
Clases prácticas
Sesiones académicas de problemas.
Laboratorios
Laboratorio de informática. Se pondrá en práctica la teoría, resolviendo casos mediante el software R. Se hará hincapié en que el alumno adquiera destreza suficiente para encontrar el modelo adecuado, poder comprobar su validez y entender el significado de los resultados.

Presenciales

6

No presenciales

0

Semestre

2

Breve descriptor:

Se introduce al alumno en la descripción y aplicación de distintos modelos lineales

Requisitos

Se recomienda haber cursado con aprovechamiento la asignatura "Estadística".

Objetivos

Presentación de modelos y técnicas básicas en diseño de experimentos, regresión y análisis multivariante. Utilización del software R para las aplicaciones

Contenido

Parte 1: Regresión lineal. Parte 2: Modelos de análisis de la varianza Parte 3: Análisis multivariante Parte 4: Modelos de estadística no paramétrica

Evaluación

Examen final: 80%
Trabajos y/o prácticas: 20%
Esta ponderación es válida tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria.

Bibliografía

- Gibbons, JD y Chakraborti, S (2010). "Nonparametric Statistical Inference". 5th ed CRC Press
- Peña, D. (2008). Fundamentos de Estadística. Alianza Editorial.
- Peña, D. (2010). Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial.
- Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill.
- Johnson, R.A. y Wichern, D.W. (2007). Applied Multivariate Analysis. Prentice Hall.
- Montgomery, D.C. (2001). Design and Analysis of Experiments. John Wiley.
- Montgomery, D.C., Peck, E.A. y Vining, G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis. John Wiley.

Otra información relevante

Material disponible en Campus Virtual

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 14:00 - 15:00S-106MARIA DEL MAR FENOY MUÑOZ
MIÉRCOLES 14:00 - 15:00S-106MARIA DEL MAR FENOY MUÑOZ


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único27/01/2020 - 14/05/2020MARTES 14:00 - 15:00INF3MARIA DEL MAR FENOY MUÑOZ
JUEVES 14:00 - 15:00INF2MARIA DEL MAR FENOY MUÑOZ