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Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
| Grao en Enxeñaría Informática |
 Asignaturas |
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| Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
| Asignatura | Métodos Estadísticos | Código | 614G01057 | |||||||||||
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| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 1º cuadrimestre |
Cuarto | Optativa | 6 | ||||||||||
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| 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 aleatoriedad 2.1. Introdución. Resumo dos conceptos principais. Principios básicos do deseño de experimentos. 2.2. Clasificación dos deseños de experimentos. Algúns deseños experimentais clásicos. 3.1. Deseño cun factor completamente aleatorizado de efectos fixos. Diagnose do ANOVA I. Factor completamente aleatorizado. 4.1. Deseño en bloques completamente aleatorizado. 4.2. Deseño con dous factores completamente aleatorizados (ANOVA II con interacción). 4.3. Outros modelos clásicos de deseño de experimentos. 5.1. Introdución: Regresión e correlación 5.2. O modelo de regresión lineal simple 5.3. Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros. Bondade do axuste 5.4. Predición en regresión lineal simple. Diagnose do modelo 6.1. O modelo lineal xeneral de regresión. 6.2. Estimación e propiedades dos estimadores dos parámetros. Bondade do axuste. 6.3. Predición en regresión lineal múltiple. 6.4. Diagnose do modelo: multicolinealidad. 6.5. Métodos para a selección de variables explicativas. |
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