Universidad Veracruzana

Los modelos estadísticos lineales se han convertido en un valioso instrumento para las investigaciones en general. El análisis de regresión permite identificar y modelar la relación entre dos o más variables continuas, pero el modelo para comparación de muestras, explica la relación entre variables categóricas y continuas. Por otro lado, las técnicas de Análisis de Varianza apoyan la solución de problemas desde una amplia aplicación, en muchas disciplinas, la cuales involucran el criterio de prueba de hipótesis de su interés.

El análisis de regresión permite identificar y modelar la relación entre dos o más variables, con la finalidad de obtener información de una de ellas para concluir sobre el comportamiento de la otra o las otras. Los modelos estadísticos lineales se han convertido en un valioso instrumento para las investigaciones en general.
Por otro lado, las técnicas de Análisis de Varianza y Regresión Lineal, apoyan la solución de problemas desde una amplia aplicación, en muchas disciplinas, la cuales involucran el criterio de prueba de hipótesis de su interés.

Unidad 1: El modelo de regresión lineal simple (MRLS)
1. El Modelo de Regresión Lineal Simple (MRLS)
2. Estimadores de mínimos cuadrados
3. Propiedades de los Estimadores
4. Inferencia en el modelo de regresión lineal simple

Unidad 2: Diagnóstico y medidas remediales
1. Análisis gráfico de los residuos
2. Observaciones de influencia y outliers
3. Transformaciones
4. Colinealidad
5. Proceso de modelación estadística

Unidad 3: Regresión lineal Múltiple
1. El Modelo de Regresión Lineal (MRL)
2. Estimadores de mínimos cuadrados
3. Propiedades de los Estimadores
4. Inferencia en el modelo de regresión lineal simple

Búsqueda y consulta de fuentes de información en temas de la problemática a abordar.
Lectura análisis y comprensión de textos
Exposición y discusión de ideas en clase
Organización de grupos de trabajo
Dirección de proyecto en desarrollo
Diálogos simultáneos
Exposición con apoyo de herramientas tecnológicas

Asistencia 10%
Participación 15%
Ejercicios en clase 35%
Exposición de trabajo final 40%

https://www.bioestadistica.uma.es/baron/bioestadistica.pdf consultado el 7/6/2015