NOMBRE DE LA MATERIA:MT358 ANALISIS DE REGRESION
DEPARTAMENTO DE ADSCRIPCION:DEPARTAMENTO DE MATEMATICAS
CARGA HORARIA SEMESTRAL:TEORIA: 100 PRACTICA: 0
CREDITOS: 13
TIPO:CURSO
AREA DE FORMACION:OPTATIVA
PREREQUISITOS:MT110 CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL


OBJETIVO GENERAL: Evaluar algunos modelos del Análisis de Regresión de la Teoría Estadística
OBJETIVOS ESPECIFICOS: El alumno:
  • Comprenderá la finalidad del análisis de regresión lineal (simple y múltiple).
  • Interpretará las suposiciones del modelo del análisis de los residuos.
  • Identificará los casos especiales de regresión.
  • Resolverá problemas de regresión por medio de un software.

    • CONTENIDO TEMATICO:
    1 Análisis de Regresión Lineal Simple.
    1.1 Suposiciones de mínimos cuadrados.
    1.2 Análisis de varianza total.
    1.3 Estimadores alternativos b o y b 1 máxima verosimilitud.

    2.- Regresión Lineal Simple
    2.1 Análisis de varianza total.
    2.2 Prueba de hipótesis en un subconjunto de variables.
    2.3 Inferencias acerca de la regresión lineal simple.
    2.4 Regresión múltiple con predictores no ortogonales.
    2.5 Regresión de cordillera.

    3.- Detección de violaciones a las suposiciones del modelo análisis de Residuos
    3.1 Normalidad y media cero.
    3.2 Varianza constante.
    3.3 Independencia.
    3.4 Modelo correcto.
    3.5 Detección de observaciones extremas.

    4.- Casos Especiales de la Regresión
    4.1 Regresión con variables indicadoras
    4.2 Regresión lineal generalizada
    4.3 Selección del mejor modelo

    5.- Consideraciones Finales a Regresión Lineal.
    5.1 Predicción inversa.
    5.2 Predictores aleatorios.

    6 Aspectos Importantes no Considerados en la Práctica
    6.1 El cuadrado medio del error (CME)
    6.2 Coeficiente de variación asociado al modelo.
    6.3 Coeficiente de determinación R2 .
    6.4 Coeficiente de determinación R2
    6.5 Nivel de significancia observado,
    6.6 El coeficiente de determinación parcial.
    6.7 Nivel a de significancia parcial observado, a .
    6.8 todas las regresiones posibles.
    6.9 Selección progresiva de variables (FORWARD).
    6.10 Eliminación regresiva de variables (BACKWARD).
    6.11 Selección por pasos (STEPWISE).
    6.12 Selección usando el coeficiente Cp de Mallows.
    6.13 Conclusiones y recomendaciones.


    ESTRUCTURA CONCEPTUAL DE LA MATERIA:

     BIBLIOGRAFIA BASICA:
    BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTARIA:
    MODALIDADES DEL PROCESO ENSEÑANZA APRENDIZAJE: Se pretende que este curso dé la capacidad al alumno de encontrar las relaciones entre 2 ó más variables de una forma matemática y relativamente sencilla para poder interpretar y aproximar nuestras relaciones del mundo real.
    MODALIDADES DE EVALUACION: Tareas, Actividades complementarias, Exámenes parciales.
    MATERIALES DE APOYO ACADEMICO: Pizarrón y gis, Acetatos y Transparencias, Guia de estudios, Problemario