Actuaría (plan 2015) 2025-1

Sexto Semestre, Modelos no Paramétricos y de Regresión

Objetivo

El curso de Modelos No Paramétricos y de Regresión tiene como principales objetivos que el estudiante:

1. Conozca y sepa aplicar las principales técnicas de la estadística no paramétrica.
2. Conocer el análisis de regresión como una técnica para investigar y modelar la relación entre variables.

Temario

El curso se divide en dos partes de la siguiente forma.

1. Estadística no paramétrica
   - Pruebas binomiales
   - Pruebas de rango
   - Pruebas de bondad de ajuste
   - Tablas de contingencia
2. Análisis de regresión y varianza
   - Regresión lineal simple
   - Regresión lineal múltiple
   - Selección de modelos
   - Análisis de varianza y de covarianza

Página del curso

https://joseperusquia.github.io/mnp_regresion.html

Algunas referencias recomendadas

1. Gibbons, J.D. and Chakraborti, S. (2010). Nonparametric Statistical Inference (5ª ed.). New York: Marcel Dekker Inc.
2. Daniel, W. (2000). Applied Nonparametric Statistics (2ª ed. revisada). USA: PWS Kent.
3. Montgomery, D.C. and Peck, E.A., and Vining G.G. (2007). Introduction to Linear Regression Analysis (4ª ed.). New York: John Wiley and Sons, Inc.
4. Chatterjee, S. and Price, B. (2012). Regression Analysis by Example (5ª ed.). New York: Wiley.
5. Gelman, A., Hill, J., & Vehtari, A. (2021). Regression and other stories. Cambridge University Press.

Evaluación

La evaluación consistirá de los siguientes elementos:

1. 4 tareas (2 por cada tema) que equivalen al 20% de la calificación final e incluyen actividades a realizarse en DataCamp. Las actividades en DataCamp serán individuales y las tareas podrán realizarse en equipos de máximo 3 personas.
2. 2 exámenes que equivalen al 50% de la calificación final.
3. Proyecto que equivale al 30% de la calificación final.

Es importante tener en cuenta que de presentar al menos un examen parcial no se entregará la calificación de NP y sólo habrá derecho a una reposición.