Datos generales

• Plan de estudios: 0550 - MODELADO Y SIMULACIÓN COMPUTACIONAL
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
SALAS ESPECIALIZADAS CÓMPUTO	(P-1BG) - SALAS CÓMPUTO - GRUPO 1 - BOGOTÁ	29/01/2024 - 03/02/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		12/02/2024 - 17/02/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		26/02/2024 - 02/03/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		11/03/2024 - 16/03/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		01/04/2024 - 06/04/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		15/04/2024 - 20/04/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		29/04/2024 - 04/05/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		13/05/2024 - 18/05/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA
		27/05/2024 - 01/06/2024	SÁBADO 10:00 - 14:00	AULA WINDOWS - 303 - M2	JAVIER RIASCOS OCHOA

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

Actualmente se reconoce la importancia de la estadística aplicada en el desarrollo de investigaciones en muy diversos campos; cada vez son más los profesionales de diferentes disciplinas que requieren de métodos estadísticos como muestreo, simulación, diseño de experimentos e inferencia y en general el uso de modelos estadísticos para llevar a cabo recolección, compendio y análisis de datos para su posterior interpretación. En términos generales, el modelado estadístico es una forma simplificada y matemáticamente formalizada, de aproximarse a la realidad -en el enfoque estadístico es aquella generada por los datos- y opcionalmente, hacer predicciones a partir de dicha aproximación.

Objetivo de Aprendizaje

Estudiar los fundamentos y etapas del modelamiento estadístico en consonancia con la naturaleza de las variable respuesta y explicativas involucradas, de tal manera que genere la menor cantidad de variabilidad no explicada.

Contenidos Temáticos

Este curso explora los conceptos básicos del modelado estadístico según el tipo de variable respuesta. Se comienza con la revisión de los modelos para respuesta cuantitativa examinando unos modelos subyacentes a los métodos de ANOVA y regresión.
Posteriormente se estudian los modelos para respuesta cualitativa en donde se examina la regresión logística binaria y multinomial. Para los datos de seguimiento se estudiará los modelos de sobrevida, la regresión de Poisson y una introducción a las series de tiempo. El curso finaliza con la aplicación de modelos no-lineales de Brody, Gompertz y Logístico. Se utilizará el software R para las diversas aplicaciones del curso.

Bibliografía Básica Obligatoria

Faraway, J. Linear Models with R. Chapman & Hall. 2014
Faraway, J. Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models. Chapman & Hall. 2016
Coghlan, A. A Little Book of R For Time Series Release 0.2. (Disponible en linea : https://media.readthedocs.org/pdf/a-little-book-of-r-for-time-series/latest/a-little-book-of-r-for-time-series.pdf)
Turner, H and Firth, D. Generalized nonlinear models in R: An overview of the gnm package. (Disponible en lnea: https://cran.r-project.org/web/packages/gnm/vignettes/gnmOverview.pdf )

Resultado de Aprendizaje

Estudiar los fundamentos y etapas del modelamiento estadístico en consonancia con la naturaleza de las variable respuesta y explicativas involucradas, de tal manera que genere la menor cantidad de variabilidad no explicada.

Medios Educativos

SALAS DE COMPUTO, OFFICE, TABLEAU, POWER BI, VIDEOBEAM, AVATA DEL CURSO

Fecha de actualización

28/08/2023