Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2015) 2022-1

Sexto Semestre, Modelos no Paramétricos y de Regresión

Grupo 9221, 60 lugares. 41 alumnos.
Profesor Gonzalo Pérez de la Cruz lu mi vi 10 a 11
Ayudante Luis Octavio Sánchez Hatadi ma ju 10 a 11
Ayudante Gabriel Martínez Chino ma ju 10 a 11

 

Ayudantes: Luis Octavio Sánchez Hatadi y Gabriel Martínez Chino

El curso se dará en línea usando Meet y Classroom. Las sesiones se grabarán y también se subirán notas.

No se aceptan oyentes. Si no recibiste la invitación al classroom del curso el domingo 29 de agosto, favor de solicitarla por correo (la liga se envió al correo que está en el sistema de inscripciones). Se recomienda usar un correo "ciencias.unam.mx".

El día 30 de agosto se realizará la presentación del curso en el horario de clase y las clases empezarán el 20 de septiembre.

Para obtener y actualizar correo, revisar el link siguiente: http://computo.fciencias.unam.mx/manualesUsuario/manualesCorreo.php

Se recomienda: Haber cursado Inferencia Estadística. Interés por aprender R.

Temas por cubrir en el curso.

  • Análisis de regresión lineal simple y múltiple.
    • Estimación e inferencia.
    • Ejemplos de problemas ANOVA y ANCOVA.
  • Estadística No Paramétrica

    • Pruebas de Bondad de Ajuste

      ¿Se puede asumir que la muestra proviene de una cierta distribución?

    • Pruebas de aleatoriedad.

      ¿Se puede asumir que los datos observados son aleatorios?

    • Pruebas sobre la igualdad de dos o más poblaciones

      ¿Se puede asumir que dos poblaciones tienen la misma distribución?

    • Medidas de asociación

      ¿Existe una asociación entre pares de variables (numéricas, ordinales)?

Se seguirá el temario de la materia: http://www.fciencias.unam.mx/asignaturas/1639.pdf

También se mostrará el uso del paquete R para ejemplificar varios temas del curso y se dará acceso a DataCamp https://www.datacamp.com/ a quienes deseen profundizar (alrededor de 40 alumnos).

Evaluación

  • Tres tarea-exámenes. Cada uno tiene un valor de 1/3 de la calificación. Las tareas se pueden hacer de forma individual o por equipos de máximo tres integrantes.

  • Se darán al menos 72 horas para resolver cada tarea-exámen, este periodo incluye una sesión de ayudantía/clase para comentar sobre dudas, por ejemplo, el lunes se sube al classroom y se entrega el miércoles.

  • En algunas clases, se dejarán ejercicios que deberán resolverse en alrededor de 30 minutos. Estos ejercicios de clase son opcionales e individuales; la entrega a tiempo y de forma correcta de la solución equivale a una décima adicional sobre promedio final aprobatorio. Máximo 1 punto adicional por estos ejercicios.

Notas sobre la evaluación

  • Se deberán tener aprobados (calificación mayor o igual a 6) los tres exámenes parciales, de otra forma la calificación final es no aprobatoria.

  • La calificación promedio se redondea al entero más cercano a partir de 6.

  • Se puede reponer un examen renunciando a la calificación previa obtenida.

  • Se puede presentar examen final renunciando a la calificación final previa obtenida, siempre que se haya aprobado al menos un examen parcial.

  • Se califica con NP en actas únicamente cuando el número de exámenes presentados es menor a 2.

Referencias básicas

  • Gibbons, J. D. y Chakraborti, S. (2011). Nonparametric statistical inference. CRC Press.
  • Kutner, M., Nachtsheim, C., Neter, J. y Li, W. (2005). Applied Linear Statistical Models. McGraw-Hill.
  • Montgomery, D., Peck, E.A. y Vining, G.G. (2012). Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley.
  • Seber, G.A.F. y Lee, A. (2003). Linear Regression Analysis. Wiley.
  • Sprent, P. y Smeeton, N. (2007). Applied Nonparametric Statistical Methods. Chapman and Hall/CRC.

Otras referencias

  • Agresti, A. (2015). Foundations of linear and generalized linear models. Wiley.
  • Conover, W. J. (1999). Practical Nonparametric statistics. USA. Wiley & Sons
  • Dobson, A. y Barnett, A. (2018). An introduction to generalized linear models. CRC Press.
  • Fox, J. (2015) Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models. Sage Publications, Thousand Oaks, California.
  • Graybill, F. A. y Iyer, H. K. (1994). Regression Analysis: Concepts and Applications. Duxbury Press.
  • Hollander M., Wolfe, D. y Chicken, E. (2014). Nonparametric Statistical Methods. Wiley.
  • Searle, S.R. (1971). Linear Models. Wiley.
  • Sheskin, D. (2011). Handbook of parametric and nonparametric statistical procedures. Chapman and Hall.
  • Weisberg, S. (2014). Applied Linear Regression. John Wiley & Sons.

 


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