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Programa

CURSO:MODELOS LINEALES GENERALIZADOS	 
TRADUCCIÓN:GENERALIZED LINEAR MODELS
SIGLA:EPG4006
CRÉDITOS:05 
MÓDULOS:02	
CARÁCTER:OPTATIVO
TIPO:CÁTEDRA,LABORATORIO
CALIFICACIÓN:ESTÁNDAR
DISCIPLINA:ESTADÍSTICA
PALABRAS CLAVE:INTELIGENCIA,ARTIFICIAL,CIENCIA DE DATOS,APRENDIZAJE,SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO 

En este curso los estudiantes analizarán los fundamentos para construir y aplicar modelos lineales generalizados. El curso entrega una revisión de los componentes comunes de esta clase de modelos de regresión para datos continuos y categóricos, así como las herramientas para la validación de los modelos.


II.RESULTADOS  DE APRENDIZAJE 

1.Distinguir los problemas y desafíos del modelamiento de datos categóricos y continuos.

2.Aplicar modelos lineales generalizados para predicción en problemas de clasificación y regresión.

3.Identificar ventajas y desventajas de los modelos lineales generalizados.

4.Aplicar técnicas de evaluación y rendimiento de modelos lineales generalizados.


III.CONTENIDOS

1.Introducción a los modelos lineales generalizados.

2.Modelos para respuestas binomiales.

3.Modelos para respuestas multinomiales.

4.Modelos loglineales.

5.Modelos para respuestas positivas.

6.Modelos para respuestas acotadas.


IV.ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS 

-Clases expositivas.

-Talleres prácticos de laboratorio.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Controles: 30%

-Actividades prácticas en laboratorio: 30%

-Proyecto: 40%


VI.BIBLIOGRAFÍA

Mínima

McCullagh, P. Nelder, J.A. (1989). Generalized linear models. 2nd Ed. Chapman and Hall/CRC, New York, USA.
 
 
Complementaria

Agresti, A.(2002) Categorical data analysis. John Wiley and Sons, New York, USA.

Christensen, R.(1997). Log-linear models and logistic regression (2nd Edition). Springer, New York, USA.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE 
FACULTAD DE MATEMÁTICAS / ENERO 2020