Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
Asignaturas |
Modelos de Regresión |
Resultados de aprendizaje |
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Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
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 / Resultados del título | ||
Conocer los conceptos generales de la regresión. | B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
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Conocer técnicas de regresión no paramétricas. | A17 A18 A20 |
B2 B8 B9 |
C1 |
Entender la importancia de llevar a cabo una diagnosis de un modelo de regresión. | A17 A18 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
Saber estimar los parámetros de modelos de regresión lineal simple, múltiple y logístico | A17 A18 A20 |
C1 |
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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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Ser capaz de aplicar las principales técnicas de regresión a conjuntos de datos reales o simulados. | A17 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
Saber manejar con soltura programas informáticos avanzados de análisis estadístico. | A20 |
B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
C1 |
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