Actuaría (plan 2015) 2024-2

Estadística no paramétrica y Modelos de regresión

Se deberá haber cursado Inferencia Estadística.

I. Temario.

1. Introducción a la Estadística no paramétrica:

a) Pruebas de aleatoriedad

b) Pruebas para una y dos poblaciones (localización)

c) Tablas de contingencia

d) 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 parciales podrán no presentar el examen final. Los parciales y el proyecto se promedian para dar el 90% de la calificación.

3. Examen Final.

4. No habrá reposiciones, pero se considerara una pregunta de reemplazo para el parcial anterior y al presentar al menos un examen parcial no se otorgará la calificación NP.