CURSO : ANALISIS DE REGRESION
TRADUCCION : REGRESSION ANALYSIS
SIGLA : EYP2305
CRÉDITOS : 15
MÓDULOS : 03
REQUISITOS : EYP2405
CARÁCTER : MINIMO
DISCIPLINA : ESTADISTICA
I. DESCRIPCION
Este curso estudia la relacion existente entre una variable dependiente o respuesta y variables independientes. Se
espera que el estudiante asimile los principios y tecnicas para el ajuste de modelos de regresion simple y
multiple, su validacion, interpretacion y usos para estimacion y prediccion.
II. OBJETIVOS
1. Estudiar y comprender teorias y aplicaciones diversas de los modelos de regresion lineal, con enfasis
en los aspectos vinculados al modelamiento en situaciones concretas.
III. CONTENIDOS
1. Introduccion.
1.1 Planteamiento del problema.
1.2 Areas de aplicacion.
1.3 Interpretacion geometrica del problema de estimacion.
1.4 Proyecciones.
1.5 Metodo de minimos cuadrados.
2. La Distribucion Normal Multivariada.
2.1 Propiedades basicas.
2.2 Formas cuadraticas: distribucion y aplicaciones.
3. Regresion Lineal Simple.
3.1 Propiedades de los estimadores de minimos cuadrados.
3.2 Tabla ANOVA.
3.3 Inferencia estadistica: intervalos de confianza y contraste de hipotesis.
3.4 Diagnosticos de regresion. Estimadores maximo verosimiles.
3.5 Extensiones del modelo.
4. Regresion Lineal Multiple.
4.1 El modelo y sus propiedades.
4.2 Estimacion y propiedades inferenciales.
4.3 Diagnosticos de regresion.
4.4 Seleccion de modelos: metodos y aplicaciones.
5. Introduccion al Analisis de la Varianza.
5.1 Ideas basicas de dise?o de experimentos.
5.2 Modelos de un factor: tabla ANOVA, contraste de hipotesis e inferencia simultanea.
5.3 Extensiones a modelos de dos factores.
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / Diciembre 2012
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IV. METODOLOGIA
- Clases expositivas.
- Clases de ejercicios practicos.
V. EVALUACION
- Pruebas.
- Tareas.
- Examen.
VI. BIBLIOGRAFIA
Christensen, R. Plain Answers to Complex Questions: The Theory of Linear
Models. 2? Ed. New York, Springer, 1996.
Draper, N. R. & H. Smith Applied Regression Analysis. 2? Ed. 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., W. Wassermann & M. H. Kutner
Applied Linear Statistical Models: Regression, Analysis of
Variance and Experimental Designs. 3? Ed. Homewood, Illinois,
Irwin, 1990.
Seber, G. A. F. Linear Regression Analysis. New York, Wiley, 1977.
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