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Guía docente 2012-13 - 24041113 - Modelos lineales
| TITULACIÓN: | DIPLOMATURA EN ESTADÍSTICA (Plan 2004) |
| CENTRO: | FACULTAD DE CIENCIAS EXPERIMENTALES |
| CURSO: | 2012-13 |
| ASIGNATURA: | Modelos lineales |
| NOMBRE: Modelos lineales | |||||
| CÓDIGO: 24041113 | CURSO ACADÉMICO: 2012-13 | ||||
| TIPO: - | |||||
| Créditos teóricos: 4.5 | Créditos prácticos: 3.0 | ||||
| CURSO: 3 | CUATRIMESTRE: PC | CICLO: - | |||
| WEB: - | |||||
| NOMBRE: RUIZ MOLINA, JUAN CARLOS | ||
| IMPARTE: Teoría [Profesor responsable] | ||
| DEPARTAMENTO: U112 - ESTADISTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
| ÁREA: 265 - ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA | ||
| N. DESPACHO: B3 - 077 | E-MAIL: jcruiz@ujaen.es | TLF: 953212729 |
| TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/57896 | ||
| URL WEB: http://www4.ujaen.es/~jcruiz/jcruiz.htm | ||
Modelos de regresión lineal
1.- Introducir al alumno en la modelización estadística
2.- Conocer los modelos básicos de regresión lineal y las hipótesis necesarias para su formulación
3.- Aprender el manejo de las técnicas de regresión por medio de software estadístico
4.- Resolver problemas de situaciones reales
- Historia de la Regresión.
- Concepto, metodología e interpretación de la regresión
- Tipos de datos y de modelos en regresión.
- Objetivos y problemática. Abusos en regresión.
- Ejemplos de modelos de regresión.
- Otros modelos de regresión: introducción al diseño de experimentos.
2.- EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL SIMPLE.
- Formulación e hipótesis del modelo.
- Estimación de los parámetros: mínimos cuadrados ordinarios y máxima verosimilitud.
- Propiedades de los estimadores.
- Inferencias respecto a los parámetros.
- Análisis de la varianza: el contraste de regresión.
- Observaciónes repetidas: el contraste de linealidad.
- El coeficiente de determinación. Correlación.
- Predicción.
- Diagnosis del modelo: análisis de los residuos.
- Transformaciónes en regresión lineal simple.
- Enfoque matricial para el modelo de regresión lineal simple.
- Introducción al modelo con regresor aleatorio
- Regresión a través del origen.
3. - EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE.
- Formulación e hipótesis del modelo.
- Estimación de los parámetros: mínimos cuadrados ordinarios y máxima verosimilitud.
- Propiedades de los estimadores.
- Inferencias respecto a los parámetros.
- Análisis de la varianza. Principio de la Suma de Cuadrados Extra.
- El coeficiente de determinación múltiple.
- Coeficientes de determinación parciales. Correlación parcial.
- Coeficientes de regresión estandarizados.
- Predicción.
4.- MULTICOLINEALIDAD
- Concepto y causas.
- Consecuencias.
- Detección.
- Tratamiento.
5.- OBSERVACIONES INFLUYENTES Y OUTLIERS
- Efectos sobre las propiedades del modelo.
- Tipos de residuos. Outliers.
- Diagnósticos de influencia.
- Tratamiento.
6.- SELECCIÓN DE VARIABLES
- Error de especificación.
- Criterios para evaluar modelos de regresión.
- Procedimientos de selección de variables.
7.- DIAGNOSIS Y VALIDACIÓN DEL MODELO
- Análisis residual.
- Hipótesis de normalidad.
- Heterocedasticidad.
- Autocorrelación.
- Mínimos Cuadrados Generalizados.
- Validación del modelo.
8.- EXTENSIONES DEL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL GENERAL.
- Modelos de regresión polinómicos.
- Modelos con variables explicativas cualitativas.
- Modelos de regresión no lineales.
- Modelos de regresión con variable respuesta cualitativa.
- Introducción al análisis de regresión lineal. Edición: -. Autor: Montgomery, Douglas C.. Editorial: México D.F.: Compañía Editorial Continental, 2002 (C. Biblioteca)
- Methods and applications of linear models: regression and the analysis of variance. Edición: -. Autor: Hocking, Ronald R.. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop. 1996 (C. Biblioteca)
- Applied linear statistical models. Edición: 5th ed. Autor: -. Editorial: Boston: McGraw-Hill, cop. 2005 (C. Biblioteca)
- Principles of multivariate analysis: a user's perspective. Edición: 1st ed., repr.. Autor: Krzanowski, Wojtek J.. Editorial: Oxford: Clarendon Press, 1998 (C. Biblioteca)
- Multivariate statistical inference and applications. Edición: -. Autor: Rencher, Alvin C.. Editorial: New York [etc.]: John Wiley & Sons, cop. 1998 (C. Biblioteca)
- Applied multivariate data analysis. Edición: -. Autor: Jobson, J. D.. Editorial: New York [etc.]: Springer, cop. 1991-1992 (C. Biblioteca)
La evaluación final del alumno se realizará mediante un trabajo práctico en el que se demuestre la suficiencia de los conocimientos adquiridos a la hora de aplicarlos en una situación real.
Se valorará la claridad de exposición, la correcta aplicación de las técnicas y la coherencia de las conclusiones obtenidas a partir de la metodología aplicada.