Análisis de regresión

Uv - Universidad Veracruzana
En Xalapa

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Información importante

Tipología Curso
Lugar Xalapa
Inicio Fechas a escoger
  • Curso
  • Xalapa
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Descripción

Esta experiencia educativa se ubica en el área de formación disciplinaria, en la modalidad de curso-taller. Los contenidos consisten del análisis regresión lineal simple y múltiple, así como de herramientas de diagnóstico y remedio en dichos modelos. Este es un curso avanzado que requiere de conocimientos de álgebra lineal y se sugiere tomarlo después de haber cursado Modelación Lineal.

Instalaciones

Dónde se imparte y en qué fechas

Inicio Ubicación
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Xalapa
Lomas Del Estadio S/N, Zona Universitaria, Veracruz, México
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Preguntas Frecuentes

· ¿Cuáles son los objetivos de este curso?

Exposición dentro del aula. Solución de ejercicios dentro del aula tanto de manera individual como por equipos. Solución de exámenes cortos. Presentación y solución de problemas reales

Opiniones

0.0
No valorado
Valoración del curso
95,6%
Lo recomiendan
4.3
fantástico
Valoración del Centro

Reseñas de otros cursos de este centro

Ingeniería en Sistemas de Producción Agropecuaria

M
MIGUEL ANGEL CASTRO SOLIS
4.5 01/03/2004
Lo mejor: Realicé el curso por medio del sistema a distancia, me es muy grato comentar que te fortalece en los conocimientos administrativos y te ayuda a trabajar en cualquier campo no solo en el area agropecuaria, lo recomiendo ampliamente por que tambien los catedraticos son maestros bien preparados.
A mejorar: La realidad a mi me quedaba lejos el campus y me resultaba caro ir aunque no fuera presencial yo preferia asistir a las asesorias.
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Licenciatura en Contaduría

C
cecilia martinez salas
5.0 28/02/2010
Lo mejor: Pues es una de las mejores carreras ya q encuentra uno trabajo donde sea ya sea independiente o dependiente
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Licenciatura en Derecho

C
cinthya kristhell baizabal gomez
4.0 20/04/2010
Lo mejor: Es uyna muy buen opcion elegir esta escuela para estudiar tiene un prestigio muy bueno y es de muy buena calidad
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Licenciatura en Trabajo Social

Y
yenni torres gutierrez
5.0 20/05/2010
Lo mejor: En lo personal la carrera me gusta mucho porque es muy humanitaria
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Licenciatura en Trabajo Social

C
clara alcantara torres
4.0 06/05/2010
Lo mejor: Es una carrera bien organizada en su perfil de alumno de trabajo social
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¿Qué aprendes en este curso?

Herramientas
Álgebra
Residuos
Presentaciones
Estadística
Diagnóstico
Regresión
Intervalos
Observación
Ecuaciones

Programa académico


Regresión lineal Simple
El modelo de regresión lineal simple. Supuestos. Estimación por mínimos cuadrados. Estimación de intervalo. Predicción de nuevas observaciones. Prueba de hipótesis. Coeficiente de determinación. Análisis de varianza. Regresión por el origen.
Regresión Lineal Múltiple
El modelo de regresión múltiple.
Formulación matricial del modelo.
Estimación por mínimos cuadrados. Ecuaciones normales. Intervalos de confianza. Predicción de nuevas observaciones. Prueba de hipótesis.
Extrapolación.
Diagnóstico y Medidas de Remedio
Análisis de residuos. Gráficas de residuos. La estadística PRESS. Detección y tratamiento de puntos atípicos. Falta de ajuste del modelo. Transformaciones y ponderación para corregir inadecuaciones del modelo. Transformaciones estabilizadoras de varianza. Transformaciones para hacer lineal al modelo. Métodos analíticos para seleccionar una transformación: Transformación de Box-Cox. Mínimos cuadrados generalizados y ponderados. Detección de observaciones influyentes. Medidas de influencia: La D de Cook, DFFITS y DFBETAS. Una medida de eficiencia del modelo. Detección de grupos de observaciones influyentes. Tratamiento de observaciones influyentes. Colinealidad: definición y efectos. Detección y diagnostico: Análisis del eigensistema de XT X, Factores de inflación de varianza. Remedio: Regresión ridge.
Selección de variables
Todas las regresiones, Cp de Mallows, selección hacia delante, selección hacia atrás, selección paso a paso.
Regresión no lineal
Modelos de regresión no lineal. Mínimos cuadrados no lineales, algoritmo de Gauss-Newton. Estimación de máxima verosimilitud. Inferencia estadística: Estimación por intervalos, pruebas de hipótesis, predicción. Algunos modelos no lineales: Modelo logístico, modelo de Gompertz, modelo Weibull.


El estudiante resuelve problemas que involucran modelos de regresión lineal simple y múltiple.

Los estudiantes realizan presentaciones de ejercicios,
ilustraciones y aplicaciones de los temas revisados utilizando software estadístico

Información adicional

Si obtiene un mínimo del 60% en la evaluación del desempeño y si cumple con el requisito de asistencia a clases

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