| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Modelos de Regresión |
| Resultados de aprendizaje |
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| Datos Identificativos | 2020/21 | |||||||||||||
| Asignatura | Modelos de Regresión | Código | 614G02012 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grado | 1º cuatrimestre |
Segundo | Obligatoria | 6 | ||||||||||
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| Resultados de aprendizaje | Competencias del título | ||
| Conocer los conceptos generales de la regresión. | B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
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| Saber estimar los parámetros de modelos de regresión lineal simple, múltiple y logístico | A17 A18 A20 |
C1 |
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| Entender la importancia de llevar a cabo una diagnosis de un modelo de regresión. | A17 A18 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
| Conocer técnicas de regresión no paramétricas. | A17 A18 A20 |
B2 B8 B9 |
C1 |
| Ser capaz de aplicar las principales técnicas de regresión a conjuntos de datos reales o simulados. | A17 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
| Ser capaz de interpretar los resultados y hacer predicciones utilizando modelos de regresión. | A17 A18 |
B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
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| Saber manejar con soltura programas informáticos avanzados de análisis estadístico. | A20 |
B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
C1 |
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