| Título variante: |
Linear Models 1 |
| Título variante: |
Modelos Lineales 1 |
| Fecha: |
2022-23 |
| Resumen: |
L'objectiu del curs és l'estudi de la modelització i l'anàlisi de dades mitjançant la teoria dels Models Lineals, així com les aplicacions a diversos àmbits (economia, salut, enginyeria, i ciències en general). Els mètodes i tècniques s'introdueixen en base a exemples i es treballen a partir de la resolució dels problemes proposats i de pràctiques d'ordinador pensades per ser executades amb el llenguatge R. En primer lloc, es presenta el model de regressió simple perquè té nombroses aplicacions i perquè és un bon pròleg per a la comprensió del model múltiple. El model de regressió múltiple, expressat matricialment i incloent algunes variants (polinomial, amb interaccions, utilitzant variables regressores fictícies, etc. ), constitueix la segona part del curs. En tots els procediments de modelització s'analitzen l'ajust i l'especificació correcta del model, la satisfacció de les hipòtesis, la detecció de dades "especials"(anòmales i influents), i s'estudien possibles solucions quan es detecten anomalies. |
| Resumen: |
The objective of the course is to study the modeling and analysis of data using the theory of Linear Models, as well as applications in various fields (economics, health, engineering, and science in general). The methods and techniques are introduced based on examples and developed by means of the resolution of a number of proposed problems together with computer work with to be developed in the R environment. First, the simple regression model is presented due to its numerous applications and because it is a good prologue to the understanding of the multiple model. The multiple regression includes some variants (polynomial, with interactions, using fictitious regressive variables, etc. ) and constitutes the second part of the course. In all the modeling procedures, the goodness of fit and the correct model' specification, the theoretical assumptions and the detection of "special" (anomalous and influential) data are analyzed, and possible solutions are proposed in the case that a flagrant violation of the model hypotheses is found. |
| Resumen: |
El objetivo del curso es el estudio de la modelización y el análisis de datos mediante la teoría de los Modelos Lineales, así como las aplicaciones en diversos ámbitos (economía, salud, ingeniería, y ciencias en general). Los métodos y técnicas se introducen en base a ejemplos y se trabajan a partir de la resolución de los problemas propuestos y de prácticas de ordenador pensadas para ser ejecutadas con el lenguaje R. En primer lugar, se presenta el modelo de regresión simple porque tiene numerosas aplicaciones y porque es un buen prólogo para la comprensión del modelo múltiple. El modelo de regresión múltiple, expresado matricialmente e incluyendo algunas variantes (polinómica, con interacciones, utilizando variables regresoras ficticias, etc. ), constituye la segunda parte del curso. En todos los procedimientos de modelización analizan el ajuste y la especificación correcta del modelo, la satisfacción de las hipótesis, la detección de datos "especiales" (anómalas e influyentes), y se estudian posibles soluciones cuando se detectan anomalías. |
| 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: |
Estadística Aplicada [2503852] |
| Plan de estudios: |
Grau en Estadística Aplicada [1424] ; Grau en Estadística Aplicada i Grau en Sociologia [1440] |
| Documento: |
Objecte d'aprenentatge |
visitante ::
identificación
