Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
Subjects |
Regression Models |
Learning aims |
|
|
Identifying Data | 2023/24 | |||||||||||||
Subject | Regression Models | Code | 614G02012 | |||||||||||
Study programme |
|
|||||||||||||
Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
Graduate | 1st four-month period |
Second | Obligatory | 6 | ||||||||||
|
Learning outcomes | Study programme competences / results | ||
Coñecer os conceptos xerais da regresión | B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
||
Coñecer técnicas de regresión no paramétricas. | A17 A18 A20 |
B2 B8 B9 |
C1 |
Entender a importancia de levar a cabo a diagnose dun modelo de regresión. | A17 A18 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
Saber estimar os parámetros dos modelos de regresión lineal simple, múltiple e loxístico. | A17 A18 A20 |
C1 |
|
Ser capaz de interpretar os resultados e facer predicións utilizando modelos de regresión. | A17 A18 |
B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
|
Ser capaz de aplicar as principais técnicas de regresión a conxuntos de datos reais ou simulados. | A17 A20 |
B2 B3 B8 B9 |
C1 |
Saber manexar con soltura programas informáticos avanzados de análise estatística. | A20 |
B2 B3 B7 B8 B9 B10 |
C1 |
|