CURSO:MODELOS LINEALES GENERALIZADOS TRADUCCION:GENERALIZED LINEAR MODELS SIGLA:EPG4006 CREDITOS:05 MODULOS:02 CARACTER:OPTATIVO TIPO:CATEDRA,LABORATORIO CALIFICACION:ESTANDAR DISCIPLINA:ESTADISTICA PALABRAS CLAVE:INTELIGENCIA,ARTIFICIAL,CIENCIA DE DATOS,APRENDIZAJE,SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO En este curso los estudiantes analizaran los fundamentos para construir y aplicar modelos lineales generalizados. El curso entrega una revision de los componentes comunes de esta clase de modelos de regresion para datos continuos y categoricos, asi como las herramientas para la validacion de los modelos. II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1.Distinguir los problemas y desafios del modelamiento de datos categoricos y continuos. 2.Aplicar modelos lineales generalizados para prediccion en problemas de clasificacion y regresion. 3.Identificar ventajas y desventajas de los modelos lineales generalizados. 4.Aplicar tecnicas de evaluacion y rendimiento de modelos lineales generalizados. III.CONTENIDOS 1.Introduccion 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 METODOLOGICAS -Clases expositivas. -Talleres practicos de laboratorio. V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS -Controles: 30% -Actividades practicas en laboratorio: 30% -Proyecto: 40% VI.BIBLIOGRAFIA Minima 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 CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMATICAS / ENERO 2020