GUÍA DOCENTE ASIGNATURAS 2003-2004 - Facultade de ...

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Estadística 2 Descriptores - Modelos estadísticos aplicados. Profesores II Cuatrimestral, Obligatoria, 6 Créditos (3T + 3P) Ricardo Cao Abad rcao@udc.es Objetivos docentes Se pretende que el alumno conozca y aprenda a utilizar los modelos de diseño de experimentos y análisis de regresión lineal. Para ello es necesario conocer la formulación matemática del modelo, estimarlo y contrastar que se verifican las hipótesis supuestas. Para conseguir estos objetivos, la docencia de la asignatura tiene un carácter eminentemente práctico, apoyándose en el uso de un paquete estadístico (Statgraphics). Bibliografía Recomendada Vilar Fernández, J.M. Modelos estadísticos apliclados. A Coruña Universidade, Servicio de publicacións, 2003. Peña D. Regresión y Diseño de Experimentos. Alianza Editorial, 2002. Montgomery C. Diseño y análisis de experimentos. Grupo y Editorial Iberoamericana, 1991. Prat A.; Tort-Martorell, X.; Grima, P. y Pozueta, L. Métodos estadísticos: control y mejora de la calidad. UPC, 1997. Drapper N.R. y Smith, H. Applied regression analysis. Wiley, 1980. Jobson J.D. Applied Multivariate Data Analysis. Ed. Springer Verlag, 1991. Complementaria Box G.E.P.; Hunter, W y Hunter, J.S Estadística para investigadores. Reverté, 1989. Tomas P. Ryan. Modern Regression Methods. Wiley, 1997. Mendenhall W. y Sincich, T. Probabilidad y estadística para ingeniería y ciencias. Prentice Hall Hispanoamericana, 1997. Romero R. y Zúnica L.R. Estadística (Proyecto de innovación educativa). Universidad Politécnica de Valencia, 1993. Canavos G.C. Probabilidad y estadística: aplicaciones y métodos. McGraw Hill, 1989. Contenido 134

1. Conceptos de inferencia estadística (repaso) o Conceptos básicos de la teoría de test de hipótesis o Tests de hipótesis paramétricas 2. Tests de hipótesis no paramétricas o Tests de bondad de ajuste o Tests de independencia 3. El análisis de la varianza con un factor de variación o El modelo matemático o Estimación de los parámetros o El contraste de la igualdad de medias. Tabla ANOVA o Análisis de la diferencia entre medias o Validación del modelo. Gráficos y contrastes no paramétricos o Factores fijos y factores aleatorios 4. Diseño de experimentos o El modelo de bloques aleatorizados o Análisis de la varianza con dos factores de variación o Otros modelos de diseño de experimentos 5. Regresión lineal simple o El modelo de regresión lineal simple o Estimación y propiedades de los estimadores de los parámetros. Tabla ANOVA o Coeficiente de correlación y de determinación o Validación del modelo: detección de datos influyentes y atípicos o Predicción en regresión lineal simple 6. El modelo general de regresión o El modelo general de regresión lineal o Estimación y propiedades de los estimadores de los parámetros. Tabla ANOVA o Correlación: simple, parcial y múltiple o Validación del modelo: multicolinealidad o Predicción en regresión lineal múltiple o Selección de las variables regresoras y medidas de bondad de ajuste 135

1. Conceptos <strong>de</strong> inferencia estadística (repaso)<br />

o Conceptos básicos <strong>de</strong> la teoría <strong>de</strong> test <strong>de</strong> hipótesis<br />

o Tests <strong>de</strong> hipótesis paramétricas<br />

2. Tests <strong>de</strong> hipótesis no paramétricas<br />

o Tests <strong>de</strong> bondad <strong>de</strong> ajuste<br />

o Tests <strong>de</strong> in<strong>de</strong>pen<strong>de</strong>ncia<br />

3. El análisis <strong>de</strong> la varianza con un factor <strong>de</strong> variación<br />

o El mo<strong>de</strong>lo matemático<br />

o Estimación <strong>de</strong> los parámetros<br />

o El contraste <strong>de</strong> la igualdad <strong>de</strong> medias. Tabla ANOVA<br />

o Análisis <strong>de</strong> la diferencia entre medias<br />

o Validación <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo. Gráficos y contrastes no paramétricos<br />

o Factores fijos y factores aleatorios<br />

4. Diseño <strong>de</strong> experimentos<br />

o El mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> bloques aleatorizados<br />

o Análisis <strong>de</strong> la varianza con dos factores <strong>de</strong> variación<br />

o Otros mo<strong>de</strong>los <strong>de</strong> diseño <strong>de</strong> experimentos<br />

5. Regresión lineal simple<br />

o El mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> regresión lineal simple<br />

o Estimación y propieda<strong>de</strong>s <strong>de</strong> los estimadores <strong>de</strong> los parámetros. Tabla<br />

ANOVA<br />

o Coeficiente <strong>de</strong> correlación y <strong>de</strong> <strong>de</strong>terminación<br />

o Validación <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo: <strong>de</strong>tección <strong>de</strong> datos influyentes y atípicos<br />

o Predicción en regresión lineal simple<br />

6. El mo<strong>de</strong>lo general <strong>de</strong> regresión<br />

o El mo<strong>de</strong>lo general <strong>de</strong> regresión lineal<br />

o Estimación y propieda<strong>de</strong>s <strong>de</strong> los estimadores <strong>de</strong> los parámetros. Tabla<br />

ANOVA<br />

o Correlación: simple, parcial y múltiple<br />

o Validación <strong>de</strong>l mo<strong>de</strong>lo: multicolinealidad<br />

o Predicción en regresión lineal múltiple<br />

o Selección <strong>de</strong> las variables regresoras y medidas <strong>de</strong> bondad <strong>de</strong> ajuste<br />

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