Actuaría (plan 2015) 2021-1

Optativas, Seminario de Estadística I

Requisitos

Haber cursado y aprobado Inferencia estadística (Estadística I) y Modelos no Paramétricos y de Regresión (Estadística II).

Dinámica

• Revisión individual del material en la plataforma
• Sesiones semanales para revisión de aplicaciones de los temas de la semana.
• Sesiones semanales para revisión de temas en R.
• Actividad semanal individual o en grupo para reforzar el material revisado
• La comunicación con el grupo será a través de classroom
• Las videollamadas (actividades sincrónicas) serán a través de meet

Evaluación

• 50% tareas, prácticas y exámenes. (Las tareas y prácticas pequeñas para entregar la siguiente clase. A lo largo del curso habrá entre 4-5 de cada una)

• 30% Proyecto (evaluación escrita)

• 20% Presentación del proyecto (evaluación oral)

Temario

Revisión de conocimientos básicos de R

• Elementos Básicos de R: Consola, Script, Librerías y CRAN.

• Manipulación y Creación de Objetos

• Lectura y exportación de archivos, csv, txt, etc.

• Funciones Estadísticas y Simulación de Densidades.

Programación avanzada en R

• Creación de funciones

• Visualización de datos (Gráficas: Histogramas, Pie Charts, Dispersión, Box Plot. - Introducción a la librería “ggplot2”)

• Documentos ejecutivos

• Dashboards

Regresión Lineal

• Regresión lineal simple y múltiple (Normal)

• Regresión logística y multinomial

• Regresión Poisson

• Regresión Exponencial y Gamma

Modelos avanzados

• Redes Neuronales

• Regresión de Soporte Vectorial

• Arboles de regresión y clasificación

• Random Forest

Modelos de reducción de dimensiones

• Análisis de componentes principales

• Análisis factorial

• K-Medias

• Clusterización jerárquica

Bibliografía

• The Art of R Programming. no starch press, 1a edición. N. Matloff.

• Machine Learning: The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge, 1a edición. P. Flatch.

• An Introduction to Statistical Learning with applications in R. Springer, 1a edición. G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani.

• The Elements of Statistical Learning. Data Mining, Inference, and Prediction, 2nd ed., Springer. T.

Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman.

• Statistical Learning with Sparsity. The lasso and generalizations. Chapman and Hall, T. Hastie, R.

Tibshirani, M. Wainwright.

• Machine Learning, Neural and Statistical Classification. D. Michie, D.J. Spiegelhalter, C.C. Taylor.

• Applied Multivariate Statistical Analysis. Wiley, 6ta edición. R. Johnson y D. Wichern.

• An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer, 1a edición. B. Everitt y T. Horton.

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