Preténdese que o alumno coñeza e aprenda a utiliza-los modelos de deseño de experimentos e análise de regresión lineal. A docencia da materia terá un carácter eminentemente práctico, centrándose na presentación e interpretación dos distintos modelos (formulación matemática, hipóteses supostas, etc.) e na súa aplicación na práctica (estimación, análise crítica dos resultados obtidos e estudio dos problemas que se poden presentar); apoiándose no emprego dun paquete estatístico (principalmente Statgraphics).
Sería especialmente recomendable ter superado a materia de Estatística I e sería convinte tamén ter cursado outras con contido matemático (como por exemplo Álxebra e Cálculo). Esta materia será de utilidade para outras da titulación, como por exemplo as relacionadas co tratamento do sinal (Medios de Transmisión, Tratamento Dixital do Sinal), Intelixencia Artificial, Linguaxes Naturais, Redes de Neuronas Artificiais, Técnicas de Simulación, as relacionadas co recoñecemento de imaxes, etc. Ademais doutras da mesma área como Métodos Estatísticos ou Simulación Estatística.
Competencias do título
Código
Competencias da titulación
A1
Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas avanzadas axeitadas para a investigación, o deseño e o desenvolvemento de sistemas e servizos informáticos.
B1
Aprender a aprender.
B3
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo.
B8
Traballar en equipos de carácter interdisciplinar.
B12
Capacidade para a análise e a síntese.
C6
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C8
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.
Resultados de aprendizaxe
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe)
Competencias da titulación
Aprender de maneira autónoma novos coñecementos e técnicas estatísticas avanzadas axeitadas para a investigación e análisis de datos
A1
Resolver problemas estatísticos de forma efectiva.
B1
Aplicar un pensamento crítico, lóxico e creativo no plantexamento e resolución de problemas estatísticos.
B3
Traballar en equipos de carácter interdisciplinar con necesidades estatísticas
B8
Capacidade para a análise e a síntese na resolcución de problemas con contidos estatísticos
B12
Valorar criticamente o coñecemento e a tecnoloxía estatística para resolver os problemas cos que deben enfrontarse.
C6
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade.
C8
Contidos
Temas
Subtemas
Tema 1. Conceptos básicos de inferencia estatística
Tema 2. Principios básicos do deseño de experimentos
Tema 3. Deseños cunha fonte de variación
Tema 4. Deseños con dous ou máis fontes de variación
Tema 5. Regresión lineal simple
Tema 6. Regresión lineal múltiple
1.1. Inferencia estatística (repaso)
1.2. Tests de hipóteses paramétricos (repaso)
1.3. Tests de hipóteses non paramétricas: Tests de bondade de axuste e de aleatoriedade
2.1. Introdución
2.2. Resumo dos principais conceptos
2.3. Principios básicos do deseño de experimentos: Repetición do experimento, homoxeneidade estatística das comparacións, principio de aleatorización
2.4. Clasificación dos deseños de experimentos
2.5. Algúns deseños experimentais clásicos
3.1. Deseño cun factor completamente aleatorizado de efectos fixos
3.2. Diagnose do modelo do ANOVA I
3.3. Deseño cun factor completamente aleatorizado de efectos aleatorios
4.1. Deseño en bloques completamente aleatorizado (con replicación; ANOVA II sen interacción)
4.2. Deseño con dous factores completamente aleatorizado (ANOVA II con interacción)
4.3. Outros deseños clásicos de experimentos: Deseño con tres factores completamente aleatorizado, deseños en cadrado latino e greco-latino
5.1. Introdución: Regresión e correlación
5.2. O modelo de regresión lineal simple
5.3. Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros
5.4. Bondade do axuste
5.5. Predición en regresión lineal simple
5.6. Diagnose do modelo
6.2 O modelo lineal xeral de regresión
6.3 Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros
6.4 Bondade do axuste
6.5 Outros contrastes de interese (modelo completo e reducido)
6.6 Predición en regresión lineal múltiple
6.7 Diagnose do modelo: multicolinealidade
6.8 Métodos para a selección de variables explicativas
Planificación
Metodoloxías / probas
Horas presenciais
Horas non presenciais / traballo autónomo
Horas totais
Solución de problemas
14
10.5
24.5
Prácticas de laboratorio
14
10.5
24.5
Sesión maxistral
28
42
70
Actividades iniciais
1
0.5
1.5
Proba mixta
1.5
0
1.5
Atención personalizada
3
0
3
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado
Metodoloxías
Metodoloxías
Descrición
Solución de problemas
Resolución de ejercicios ("a mano") con la ayuda de la calculadora y tablas estadísticas.
Prácticas de laboratorio
Empleando un paquete estadístico (statgrahics, R, ...), los alumnos resolverán distintos tipos de problemas.
Sesión maxistral
Se empleará el proyector para la presentación de los distintos temas (moodle), incluyendo gráficos y simulaciones para ayudar a entender los distintos conceptos. También se recurrirá a la pizarra para explicaciones adicionales y se mostrarán ejemplos con algún paquete estadístico.
Actividades iniciais
Presentación de la asignatura. Exposición de los recursos disponibles (página web, bibliografía de referencia)
Proba mixta
Examen con una parte tipo test, con cuestiones que se centrarían principalmente en los conceptos más teóricos y en habilidades que debería haber adquirido el alumno (como por ejemplo la interpretación de resultados gráficos), y otra prueba que constaría de dos ejercicios análogos a los vistos en las clases teóricas y en las prácticas de pizarra
Atención personalizada
Metodoloxías
Solución de problemas
Descrición
Resolución de ejercicios propuestos de los distintos temas
Avaliación
Metodoloxías
Descrición
Cualificación
Solución de problemas
Se evaluará con una prueba escrita de ejercicios análogos a los vistos en las clases teóricas y en las prácticas, que el alumnos debería resolver con la ayuda de la calculadora y tablas estadísticas. En los ejercicios se preguntará de diseño de experimentos y de regresión lineal.
45
Prácticas de laboratorio
Opcionalmente se podría realizar ejercicios prácticos para subir nota.
10
Sesión maxistral
Se evaluará principalmente a través de la prueba tipo test.
45
Observacións avaliación
Fontes de información
Bibliografía básica
-Montgomery, C., Diseño y Análisis de Experimentos, Grupo Editorial
Iberoamerica, 1991, Libro,
-Peña D. , Estadística, modelos y métodos. 2: Modelos lineales y series
temporales. 2nd. ed, Alianza Universidad Textos., 1989, Libro,
-Peña D. , Regresión y Diseño de Experimentos, Alianza Editorial, 2002, Libro,
-Ricardo Cao, Mario Francisco, Salvador Naya, Manuel Presedo, Margarita
Vázquez, José A. Vilar and , Introducción a la estadística y sus aplicaciones,
Ediciones Pirámide, 2001, Libro,
-Vilar Fernández, J.M., Modelos estadísticos aplicados, Universidade da Coruña,
Servicio de publicacións., 2003, Libro,
Bibliografía complementaria
Bibliografía
adicional está disponible en la web de la asignatura:
Los alumnos deberían tener cursada la asignatura de Estadística I y sería deseable que hubieran superado otras con contenido matemático como por ejemplo Algebra, Cálculo ó Matemática Discreta. Esta asignatura también será de utilidad para otras de correspondiente titulación como por ejemplo, las relacionadas con el tratamiento de la señal (Medios de Transmisión, Tratamiento Digital de la Señal), Inteligencia Artificial, Lenguajes Naturales, Redes de Neuronas Artificiales, Técnicas de Simulación y las relacionadas con el reconocimiento de imágenes e, entre otras. Además de otras de de la misma área como Métodos Estadísticos o Simulación Estadística.
(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica
da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do
órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías