Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2015) 2023-2

Sexto Semestre, Modelos no Paramétricos y de Regresión

Grupo 9226, 70 lugares. 48 alumnos.
Profesor Gonzalo Pérez de la Cruz lu mi vi 17 a 18 001 (Yelizcalli)
Ayudante Leonardo Daniel de la Cruz Cuaxiloa ma ju 17 a 18 001 (Yelizcalli)
Ayudante Fernando Raúl Garay Araujo ma ju 17 a 18

 

Ayudantes:

-Leonardo Daniel de la Cruz Cuaxiloa

-Fernando Raúl Garay Araujo

El curso será presencial. Se usará classroom para subir las notas y material complementario. Las clases presenciales consistirán en proyectar el material del curso y el pizarrón sólo se usará como auxiliar para complementar el contenido y desarrollo de demostraciones.

No se aceptan oyentes. La invitación al classroom del curso se enviará el domingo 29 de enero al correo registrado en el sistema xfc.

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

Se recomienda: Haber cursado Inferencia Estadística e 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: https://www.fciencias.unam.mx/sites/default/files/temario/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.

Evaluación

  • Tres tarea-exámenes. Cada uno tiene un valor de 2.5 puntos 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-examen, 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.
  • Se realizará un examen individual. Este examen consistirá en resolver un par de ejercicios similares a las tarea-exámenes y tendrá una duración de máximo 2 horas. La asignación del tema (tarea-examen) será aleatoria. Este examen tiene un valor de 2.5 puntos de la calificación, pero si no se tiene calificación aprobatoria, la calificación final será no aprobatoria.

  • 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 de los exámenes. Máximo 1 punto adicional por estos ejercicios.

Notas sobre la evaluación

  • La calificación promedio final, incluyendo los ejercicios de clase, se redondea al entero más cercano a partir de 6, siempre que se tenga promedio mayor o igual a 6 en los exámenes, en otro caso es NA.

  • 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.
  • Agresti, A. y Kateri M. (2021). Foundations of Statistics for Data Scientists. CRC Press.
  • 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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