| Títol variant: |
Linear Models 1 |
| Títol variant: |
Modelos Lineales 1 |
| Data: |
2025-26 |
| Resum: |
L'objectiu de l'assignatura és l'estudi dels Models Lineals, així com les aplicacions a diversos àmbits. Els mètodes i tècniques s'introdueixen a partir d'exemples i es treballen a partir de la solució dels problemes proposats i pràctiques informàtiques dissenyades per ser executades amb el llenguatge R. En primer lloc, es presenta el model de regressió simple perquè té nombroses aplicacions i perquè és una bona introducció a la comprensió del model múltiple. El model de regressió múltiple, expressat matricialment i que inclou algunes variants (polinomial, amb regressores fictícies, interaccions, etc. ), constitueix la segona part del curs. Utilitzant l'anàlisi dels residus com a eina principal, s'analitza l'ajust del model i l'especificació correcta, l'acompliment de les hipòtesis i la detecció de dades "especials" (anòmales i/o influents). Finalment, s'aborden temes d'especial rellevància, com ara la multicolinealitat i la selecció de variables. |
| Resum: |
The aim of the subject is the study of Linear Models, as well as the applications in various fields. The methods and techniques are introduced from examples and worked through the solution of the proposed problems and computer practices designed to be executed with the R language. First, the simple regression model is presented because it has numerous applications and because it is a good introduction to understanding the multiple model. The multiple regression model, expressed matrixically and which includes some variants (polynomial, dummy regressors, interactions, etc. ), constitutes the second part of the course. Using residual analysis as the primary tool, model fit and correct specification, hypothesis fulfillment, and detection of "special" (anomalous and/or influential) data are analyzed. Finally, topics of particular relevance are addressed, such as multicollinearity and variable selection. |
| Resum: |
El objetivo de la asignatura es el estudio de los Modelos Lineales, así como las aplicaciones en distintos ámbitos. Los métodos y técnicas se introducen a partir de ejemplos y se trabajan a partir de la solución de los problemas propuestos y prácticas informáticas diseñadas para su ejecución con el lenguaje R. En primer lugar, se presenta el modelo de regresión simple porque tiene numerosas aplicaciones y porqué es una buena introducción a la comprensión del modelo múltiple. El modelo de regresión múltiple, expresado matricialmente y que incluye algunas variantes (polinomial, con regresoras ficticias, interacciones, etc. ), constituye la segunda parte del curso. Utilizando el análisis de los residuos como herramienta principal, se analiza el ajuste del modelo y la especificación correcta, el desempeño de las hipótesis y la detección de datos "especiales" (anómalas y/o influyentes). Por último, se abordan temas de especial relevancia, como la multicolinealidad y la selección de variables. |
| Drets: |
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.  |
| Llengua: |
Català, anglès, castellà |
| Titulació: |
Sociologia [2500262] ; Estadística Aplicada [2503852] ; Ciències [2504022] |
| Pla d'estudis: |
Grau en Estadística Aplicada [1424] ; Grau en Estadística Aplicada i Grau en Sociologia [1440] ; Grau en Ciències [1473] |
| Document: |
Objecte d'aprenentatge |
visitant ::
identificació
