Matemáticas y Estadística Plan 2019 (Plan a extinguir)
Grado y Doble Grado. Curso 2026/2027.
MODELOS DE REGRESIÓN - 805529
Curso Académico 2026-27
Datos Generales
- Plan de estudios: 080I - GRADO EN MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA (2019) (2019-20)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Transversales
la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos
aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen
demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística,
con base en las Matemáticas.
CT3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de
sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de
autonomía.
ACTIVIDADES DOCENTES
Laboratorios
Otras actividades
Trabajos tutorizados por el profesor. Exposición de trabajos complementarios.
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Herramientas y técnicas estadísticas e informáticas para la construcción de modelos de regresión que permitan analizar y plasmar de manera cuantitativa la relación entre una variable respuesta de interés y una o varias variables explicativas.
Requisitos
Objetivos
Presentación de modelos y técnicas en regresión.
Estudio de métodos descriptivos e inferenciales en regresión.
Conocimiento de técnicas de ajuste, diagnóstico y validación.
Uso del software R
Contenido
1. Modelo de regresión lineal simple y múltiple.
2. Diagnóstico y validación. Desviación de las hipótesis usuales.
3. Selección de variables. Criterios de comparación de modelos.
4. Regresión paramétrica no lineal.
5. Regresión con respuesta discreta: modelo logístico, modelo de Poisson, otros modelos.
6. Modelos lineales generalizados.
7. Regresión no paramétrica: Técnicas usuales. Selección del parámetro de suavizado.
8. Software estadístico aplicado al análisis de regresión.
Evaluación
Trabajos prácticos/prácticas en el Laboratorio: 30%.
Esta ponderación se mantiene tanto para la convocatoria ordinaria como para la extraordinaria.
Nota: El resultado del examen teórico-práctico sobre 10 debe ser superior a 4 para ser considerado en la calificación final.
Bibliografía
Bibliografía Complementaria:
Chatterjee, S., Hadi, A. S. (2013) Regression Analysis by Example. 5th ed. Wiley
Draper, Smith (1998). Applied regression analysis. Wiley
Sheater, S.J. (2009). A Modern Approach to Regression with R. Springer.
Weisberg, S. (2005). Applied Linear Regression. 3rd ed. Wiley.
Otra información relevante
COMPETENCIAS
Generales
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar
dichos objetos en diferentes contextos.
Específicas
herramientas estadístico-matemáticas más adecuadas.
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE3 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u
otras para resolver problemas estadísticos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 07/09/2026 - 15/12/2026 | LUNES 11:00 - 13:00 | B05 | NIRIAN MARTIN APAOLAZA |
| MARTES 11:00 - 12:00 | B15 | NIRIAN MARTIN APAOLAZA | ||
| MARTES 12:00 - 13:00 | INF4 Aula de Informática | NIRIAN MARTIN APAOLAZA | ||
