| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Modelos de Regresión |
| Metodologías |
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| Datos Identificativos | 2022/23 | |||||||||||||
| 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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| Metodologías | Descripción |
| Sesión magistral | Se introducirán los fundamentos teóricos de la materia y las principales técnicas para su aplicación en la práctica. Se pondrá particular atención a las condiciones estructurales requeridas para su aplicación y a la diagnosis y evaluación de los modelos ajustados. Su utilidad se ilustrará con ejemplos específicos de diferentes áreas de conocimiento, enfatizando sus ventajas y limitaciones. Se promoverá la participación de los estudiantes. |
| Prácticas a través de TIC | Se presentarán problemas específicos y los procedimientos de resolución poniendo en práctica conceptos y algoritmos expuestos en las sesiones magistrales. Se tratará de sesiones interactivas donde los problemas propuestos se resolverán con ayuda de scripts con código libre del software R. El docente apoyará y supervisará la puesta en práctica de los conocimientos adquiridos por los estudiantes. |
| Seminario | Se propondrán cuestiones y ejercicios para discusión y realización conjuntamente con los estudiantes. |
| Solución de problemas | Se propondrán ejercicios para la realización por parte de los estudiantes de forma individual. |
| Prueba objetiva | Pruebas objetivas de evaluación de conocimientos. |
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