visitante ::
identificación
|
|||||||||||||||
Buscar | Enviar | Ayuda | Servicio de Bibliotecas | Sobre el DDD | Català English Español |
Página principal > Materiales académicos > Guías docentes > Models lineals |
Título variante: | Linear Models |
Título variante: | Modelos lineales |
Fecha: | 2019-20 |
Resumen: | L'objectiu del curs és descriure, analitzar i validar models matemàtics que intenten explicar les relacions entre diverses variables en condicions experimentals d'incertesa. Són doncs models probabilístics o estadístics que utilitzen intervals de confiança i contrasts d'hipòtesis per interpretar els resultats i prendre decisions. L'objectiu és explicar el comportament d'una variable de resposta en termes d'altres variables relacionades amb ella, anomenades regressores o explicatives, que actuen de forma lineal. Donat un model, es poden obtenir i analitzar les prediccions i els residus, anàlisis que es traduiran en decisions a nivell experimental. L'estudiant haurà de ser conscient de les restriccions de cada model matemàtic i seleccionar quin model es comporta millor. Per tant, haurà de saber com ajustar, validar i comparar diversos models lineals, i també conèixer les posteriors extensions: models lineals generalitzats, no lineals i no paramètrics, entre altres. Els estudiants estaran capacitats per explorar les propietats teòriques dels models matemàtics, i s'entrenaran per tractar dades amb programari lliure durant les sessions pràctiques. |
Resumen: | El objetivo del curso es describir, analizar y validar modelos matemáticos que intentan explicar las relaciones entre diversas variables en condiciones experimentales de incertidumbre. Son pues modelos probabilísticos o estadísticos que utilizan intervalos de confianza y contrastes de hipótesis para interpretar los resultados y tomar decisiones. El objetivo es explicar el comportamiento de una variable de respuesta en términos de otras variables relacionadas con ella, llamadas regresoras o explicativas, que actúan de forma lineal. Dado un modelo, se pueden obtener y analizar las predicciones y los residuos, análisis que se traducirán en decisiones a nivel experimental. El estudiante deberá ser consciente de las restricciones de cada modelo matemático y seleccionar qué modelo se comporta mejor. Por lo tanto, tendrá que saber cómo ajustar, validar y comparar varios modelos lineales, y también conocer las posteriores extensiones: modelos lineales generalizados, no lineales y no paramétricos, entre otros. Los estudiantes estarán capacitados para explorar las propiedades teóricas de los modelos matemáticos, y se entrenarán para tratar datos con software libre en las sesiones prácticas. |
Derechos: | Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. |
Lengua: | Català, anglès, castellà |
Titulación: | Matemàtiques [2500149] |
Plan de estudios: | Grau en Matemàtiques [777] |
Documento: | Objecte d'aprenentatge |
Català 5 p, 105.7 KB |
Anglès 4 p, 102.4 KB |
Castellà 4 p, 103.9 KB |