Actuaría (plan 2015) 2023-2

Estadística no paramétrica y Modelos de regresión

Se deberá haber cursado Inferencia Estadística.

I. Temario.

1. Introducción a la Estadística no paramétrica:

a) La función de distribución empírica (EDF)

b) Estadísticas de Orden

c) Pruebas de aleatoriedad

d) Pruebas para una y dos poblaciones (localización)

e) Tablas de contingencia

f ) Pruebas de bondad y ajuste

2. Análisis de Regresión:

a) Modelo simple

b) Modelo Múltiple

II. Alguna bibliografía recomendada (culaquier libro en el tema que deseen consultar será importante)

• Gibbons, D. G.(2003). Nonparametric Statistical Inference. Marcel Dekker Inc.

• Lehmann, E. y D’Abrera (2006), H.J.M. Nonparametrics: Statistical Methods Based on Ranks. Springer.

• Montgomery, D.C., Peck, E.A. y Vining G.G. Introduction to linear regression analysis. John Wiley and Sons. (2001)

• Draper, N. y Smith H. Applied regression analysis. John Wiley and Sons. (1981)

III. Software

Como herramienta de cómputo se utilizará el programa R ( http://www.r-project.org). Pero pueden utilizar algún otro.

IV. Evaluación

1. Tareas, se dejará una por tema y corresponden al 10 % de la calificación del curso.

2. Exámenes parciales, serán 3. Habrá además una tarea examen que corresponde a un proyecto con datos para el modelo de regresión lineal múltiple. En caso de haber aprobado todos los exámenes podrán no presentar el examen final.

3. Examen Final.

4. No habrá reposiciones y al presentar al menos un examen parcial no se otorgará la calificación NP.