Especialización en Estadística - Escuela de Matemáticas de la UIS

Especialización en EstadísticaUNIVERSIDAD INDUSTRIAL DE SANTANDERFACULTAD DE CIENCIASESCUELA DE MATEMÁTICASEspecialización en EstadísticaNOMBRE ASIGNATURA: Modelos Lineales NÚMERO DE CRÉDITOS: 3CÓDIGO: TAD: 10 TI: 20REQUISITOSTEÓRICAS: 8 PRÁCTICAS: 2JUSTIFICACIÓNExisten muchas situaciones donde la variabilidad de una cierta magnitud de interés se puede explicar entérminos de los valores de otras magnitudes. Cuando esta explicación se puede expresar a través de unarelación funcional más un componente aleatorio, se pueden predecir valores de la variable de interés cuando seconocen los valores de las variables que la explican. Si este modelo es, además, lineal se gana en sencillez y enfacilidad en los necesarios procesos de estimación. En este curso se estudian las técnicas estadísticas quepermiten ajustar los modelos lineales y conocer su potencialidad al aplicarlos a numerosos contextos.PROPÓSITO Y COMPETENCIASPropósito de la AsignaturaConocer y profundizar en los fundamentos básicos, propiedades y aplicaciones de los modelos lineales.Competencias a desarrollar en la asignaturaEn concordancia con el propósito de la asignatura, se espera que los estudiantes posean las siguientescompetencias al finalizar el curso:Plantean adecuadamente un modelo lineal y saben reducirlo a su mínima expresión.Interpretan adecuadamente los resultados producidos por paquetes estadísticos en relación a losmodelos lineales.Realizan en forma acertada los análisis de la calidad de un modelo y su pertinencia a los datos.Modelo general de regresión linealCONTENIDOSVerificación de supuestos estadísticos para el modelo de regresión: Datos influyentes, datos atípicosExtensiones del modelo de regresión: Modelos polinomiales, logit, probit.ESTRATEGIAS DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE QUE APOYARÁN EL TAD Y TIClase magistral, exposiciones de los estudiantes, solución de talleres y trabajo con software especializado.Elaboración de al menos una aplicación que involucre el trabajo con datos reales o simulados, revisión deartículos científicos.Las actividades de aprendizaje y las aplicaciones se escogerán de acuerdo con las necesidades, intereses ycaracterísticas de los participantes del curso. Una parte importante del tiempo se dedicará al procesamiento debases de datos reales.Los ejercicios y estudio de casos permiten poner en práctica la comprensión, la evaluación de ideas, laargumentación, el análisis, la criticidad, la creatividad y la toma de decisiones.Al trabajar en un caso concreto con datos reales, el estudiante practicará la habilidad para identificar problemas,proponer soluciones con criterios de factibilidad, conveniencia y creatividad, mostrando una actitud13