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Programa

CURSO            : ANALISIS DE REGRESION
SIGLA            : ELM 2300
REQUISITOS : ELM 2400
CRÉDITOS         : 12
MÓDULOS          : 3




I.    OBJETIVOS

      Presentar al alumno una introduccion a la teoria y aplicaciones diversas de los modelos de regresion
      lineal, con enfasis en los aspectos vinculados al modelamiento en situaciones concretas.


II.   CONTENIDOS

    1.  Introduccion. Planteamiento del problema. Areas de aplicacion. Interpretacion geometrica del
        problema de estimacion. Proyecciones. Metodo de minimos cuadrados.

    2.  La Distribucion Normal Multivariada. Propiedades basicas. Formas cuadraticas: distribucion y
        aplicaciones.

    3.  Regresion Lineal Simple. Propiedades de los estimadores de minimos cuadrados. Tabla ANOVA.
        Inferencia estadistica: intervalos de confianza y contraste de hipotesis. Diagnosticos de regresion.
        Estimadores maximo verosimiles. Extensiones del modelo.

    4.  Regresion Lineal Multiple. El modelo y sus propiedades. Estimacion y propiedades inferenciales.
        Diagnosticos de regresion. Seleccion de modelos: metodos y aplicaciones.

    5.  Introduccion al Analisis de la Varianza. Ideas basicas de dise?o de experimentos. Modelos de un
        factor: tabla ANOVA, contraste de hipotesis e inferencia simultanea. Extensiones a modelos de dos
        factores.


III.  METODOLOGIA

      Basada especificamente en las siguientes actividades:
?   Clases expositivas
?   Clases de ejercicios
?   Pruebas
?   Examen
?   Proyectos


IV.   BIBLIOGRAFIA

      Christensen, R.                                Plain Answers to Complex Questions: The Theory of
                                                     Linear Models (Second Edition). New York:
                                                     Springer,1996.

      Draper, N. R. and Smith, H.                    Applied Regression Analysis (Second Edition) . New
                                                     York: Wiley,1980.

      Jorgensen, B.                                  The Theory of Linear Models. New York: Chapman &
                                                     Hall, 1993.

Hocking, R. R.                              Methods and Applications of Linear Models: Regression
                                            and the Analysis of Variance. New York: Wiley, 1996.

Neter, J., Wassermann, W. and Kutner, M. H. Applied Linear Statistical Models: Regression, Analysis
                                            of Variance, and Experimental Designs (Third Edition).
                                            Homewood, Illinois : Irwin, 1990.

Seber, G. A. F. Linear Regression Analysis. New York: Wiley, 1977.