IIND 4100 Modelos Estadísticos Lineales
INTRODUCCIÓN Y DESCRIPCIÓN DEL CURSO
El análisis de regresión múltiple es una de las técnicas más utilizadas y más populares en el campo estadístico. Su aplicación cubre gran variedad de áreas de las ciencias naturales y sociales. Al estudiante lo capacita para enfrentar con mayor profundidad problemas relacionados de teoría de decisión, investigación de mercados, control de calidad, gestión, evaluación de proyectos, finanzas, etc. Aunque se desarrolla marginalmente, los modelos de análisis de varianza se refieren al análisis estadístico de diseños experimentales en los que se mide el efecto de diferentes procedimientos. Estas técnicas son ampliamente utilizadas en producción y manufactura, en control de calidad, en desarrollo de nuevos procesos y/o materiales para mejorar los rendimientos y reducir la variabilidad de los procesos, los tiempos de diseño y desarrollo, los costos de operación, etc. En el curso se hará énfasis en contemplar los modelos asociados a la regresión múltiple y al análisis de varianza como variedades de un modelo más general.
OBJETIVOS
Objetivo General
Capacitar al estudiante en el manejo conceptual y aplicado de la estimación de los parámetros de modelos lineales o linealizables con la mira puesta en cuantificar relaciones entre variables, contrastar teorías y construir modelos de comportamiento, como parte del proceso de especificación teórica de modelos.
Objetivos Específicos.
- Conocer los conceptos básicos del modelo lineal general.
- Manejar con relativa profundidad el paquete estadístico SAS.
- Profundizar y aplicar conceptos de álgebra lineal.
- Profundizar en el manejo matricial de relaciones estadísticas y sus aplicaciones en el tema.
- Dotar a los estudiantes con los elementos analítico-estadísticos para poder especificar correctamente un modelo de regresión.
- Identificar el problema más general que se quiere estudiar.
- Identificar las variables más relevantes.
- Verificar los supuestos del modelo y proponer las alternativas a las violaciones de los supuestos.
- Efectuar las pruebas de especificación acordes con el problema estudiado.
- Obtener conclusiones y orientaciones fruto del análisis efectuado.
- Ser capaz de interpretar y reflexionar críticamente sobre los resultados de un modelo de regresión.
- Ilustrar los casos particulares del modelo lineal general.
- Capacitar a los estudiantes a trabajar en equipo.
- Acostumbrar a los estudiantes en la necesidad de la investigación constante.
- Mejorar las habilidades de comunicación escrita en la entrega de los informes de trabajo.
COMPETENCIAS
- Las habilidades que el estudiante desarrollará a lo largo del curso son:
- Construcción teórica de modelos de regresión lineal que permitan identificar los factores relevantes que afectan el comportamiento de una variable dependiente.
- Verificar la correcta especificación de un modelo de regresión lineal, es decir las variables que deben incluirse y la forma funcional que deben tener.
- Comprobar el cumplimiento de los supuestos básicos de un modelo de regresión lineal, analizar los efectos cuando se viola alguna de éstos, conocer y aplicar el método de solución en el momento que no se cumpla alguno.
- Obtener inferencias, estimaciones y análisis de varianza con el fin de identificar y estudiar diferentes relaciones entre variables.
- Realizar un análisis crítico y reflexivo sobre los resultados obtenidos a través de un modelo de regresión lineal con el objetivo de elaborar conclusiones significativas sobre el comportamiento estadístico de las variables.
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