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Planeación del Curso
| Profesor: |
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Dr. Gabriel Escarela Pérez |
| Cubículo: |
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AT-321 |
| e-mail: |
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 ge@xanum.uam.mx |
| Página: |
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 http://www.familie-ebelt.de/gabriel/ |
| Teléfono: |
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5804-4654 ext. 321 |
| Clases: |
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lunes, miércoles y viernes: 15:00-16:30 |
| Asesorías: |
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lunes, miércoles y viernes: 16:30-18:00 o por cita |
Programa de la asignatura:
- Introducción: Definiciones básicas;
notación; distribuiciones relacionadas con la distribución
normal; formas cuadráticas; métodos de estimación.
- Ajuste de modelos: Principios para el modelado
estadístico; notación y codificación de variables
explicativas.
- Familia exponencial y Modelos lineales generalizados:
Propósitos del análisis; la familia exponencial
de distribuciones; propiedades de la familia exponencial; modelos
lineales generalizados.
- Estimación e Inferencia: Métodos
de estimación, aproximaciones con series de Taylor; distribución
de estadísticos generados por máxima verosimilitud;
el cociente generalizado de máxima verosimilitud, el estadístico
deviancia.
- Modelos lineales normales: Resultados básicos;
regresión lineal múltiple; análisis de varianza;
análisis de covarianza; modelos lineales generales; diagnósticos.
- Regresión de respuestas no normales:
Regresión logística; regresión logística
ordinal; regresión de datos Poisson.
El curso incluirá una introducción al paquete estadístico
R con el que se desarrollarán varias prácticas.
Sistema de calificación:
- Exámenes parciales: lunes 17 de octubre, lunes 7 de noviembre
y miércoles 30 de noviembre.
- Examen global: lunes 5 de diciembre.
El 70% de la calificación será igual al promedio de
los exámenes parciales. Si el promedio de los dos primeros
parciales no es aprobatorio, el estudiante deberá presentar
el examen global; la calificación será entonces igual
al promedio de los dos parciales y el global. El 30% restante será
evaluado con tareas periódicas.
Escala de calificación:
S de 6.0 a 7.6, B de 7.7 a 8.7 y MB de 8.8 a 10.0
Bibliografía:
- Dobson, A.J. (2001). An introduction to generalized linear
models. Boca Raton: CRC.
- Myers, R.H.; Montgomery, D.C.; Vining, G.G. (2002). Generalized
linear models with applications in engineering and sciences.
New York: Wiley.
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Planeación
