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Datos básicos de la asignaturaTitulación: Grado en MatemáticasAño plan de estudio: 2009
Curso implantación: 2011-12Centro responsable: Facultad de Matemáticas
Nombre asignatura: Modelos Lineales y Diseño de ExperimentosCódigo asigantura: 1710027Tipología: OPTATIVACurso: 3Periodo impartición: Segundo cuatrimestre
Créditos ECTS: 6Horas totales: 150Área/s: Estadística e Investigación OperativaDepartamento/s: Estadística e Investigación Operativa
Coordinador de la asignatura
CARRIZOSA PRIEGO EMILIO J.
Profesorado
Profesorado del grupo principal:
CARRIZOSA PRIEGO EMILIO J.
Profesorado de otros grupos de la asignatura:
BARRANCO CHAMORRO INMACULADA
GARCIA DE LAS HERAS JOAQUIN A.
Objetivos y competencias
OBJETIVOS:
- Conocer los principales modelos de regresión, de diseño de experimentos y otros modelos
relacionados como herramientas de modelización para el análisis estadístico de datos.
- Saber diseñar un experimento para su posterior análisis estadístico.
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- Identificar y validar el modelo que se ajusta a una situación experimental dada.
- Saber resolver los problemas de inferencia y predicción asociados a estos modelos.
- Saber utilizar un paquete estadístico para la resolución de los modelos estudiados.
- Capacidad para construir los modelos estadísticos pertinentes y extraer conclusiones sobre la
solución obtenida con ayuda de software adecuado
COMPETENCIAS:
Competencias específicas:
- Comprender y utilizar el lenguaje matemático, en particular, en el ámbito de la Estadística. Adquirir
la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir
demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos y estadísticos adquiridos.
- Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático y/o estadístico, en términos de otros ya
conocidos, y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.
- Saber abstraer las propiedades estructurales (de objetos matemáticos y/o estadísticos, de la
realidad observada y de otros ámbitos) distinguiéndolas de aquellas puramente ocasionales, y
poder comprobarlas con demostraciones o refutarlas con contraejemplos, así como identificar
errores en razonamientos incorrectos.
- Resolver problemas matemáticos y/o estadísticos, planificando su resolución en función de las
herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos.
- Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas
matemáticas y/o estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
- Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico,
visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y/o Estadística y
resolver problemas.
- Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos y/o estadísticos utilizando para cada
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caso el entorno computacional adecuado.
Competencias genéricas:
- Saber aplicar los conocimientos básicos y matemáticos de la materia a su trabajo o vocación de
una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la
elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de las matemáticas y
ámbitos en que se aplican directamente.
- Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre
temas relevantes de índole social, científica o ética.
- Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un
público tanto especializado como no especializado.
- Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios
posteriores con un alto grado de autonomía.
- Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.
Contenidos o bloques temáticos
Modelos de regresión.
Modelos de diseño de experimentos.
Otros modelos relacionados.
Relación detallada y ordenación temporal de los contenidos
BLOQUE 0. Intervalos de confianza y contraste de hipótesis.
BLOQUE 1. Modelos lineales en regresión. El teorema de Gauss-Markov. Inferencia y contraste de
hipótesis en modelos lineales. Selección de Variables. Modelos lineales dispersos: el lasso.
BLOQUE 2. Modelos lineales en clasificación. Regresión logística.
BLOQUE 3. Diseño estadístico de experimentos. Experimentos con un factor. Comparaciones
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múltiples. Diseños factoriales. Otros diseños.
Actividades formativas y horas lectivas
Actividad Créditos Horas
B Clases Teórico/ Prácticas 3 30
G Prácticas de Informática 3 30
Metodología de enseñanza-aprendizaje
Clases teóricas
La asignatura se desarrollará adaptando la metodología en función del número de estudiantes y de
la tipología de estudiantes de cada curso académico.
Básicamente, se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales,
siguiendo libros de texto de referencia y/o documentación previamente facilitada al estudiante, que
servirán para fijar los conocimientos y contenidos ligados a las competencias previstas.
A partir de esas clases teóricas, los profesores podrán proponer a los estudiantes la realización de
trabajos personales (individuales y/o grupales), para cuya realización tendrán el apoyo del profesor
en seminarios y/o tutorías, de forma que los estudiantes puedan compartir con sus compañeros y
con el profesor las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a alcanzar por
sí mismos las competencias.
Por otra parte, se podrá pedir a los estudiantes que desarrollen un trabajo personal de estudio y
asimilación de la teoría, resolución de problemas propuestos y preparación de los trabajos
propuestos, para alcanzar las competencias previstas.
Prácticas (otras)
Las prácticas se desarrollarán adaptando la metodología en función del número de estudiantes y de
la tipología de estudiantes de cada curso académico.
Las clases prácticas de resolución de problemas y/o estudio de casos prácticos permitirán la
aplicación de las definiciones, propiedades y demás contenidos expuestos en las clases teóricas,
utilizando cuando sea conveniente medios informáticos (en las aulas de informática preparadas
para ello), de modo que los estudiantes se inicien en las competencias previstas.
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A partir de esas clases prácticas, los profesores podrán proponer a los estudiantes la realización de
trabajos personales (individuales y/o grupales), para cuya realización tendrán el apoyo del profesor
en seminarios y/o tutorías, de forma que los estudiantes puedan compartir con sus compañeros y
con el profesor las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a alcanzar por
sí mismos las competencias.
Por otra parte, se podrá pedir a los estudiantes que desarrollen un trabajo personal de estudio y
asimilación de resolución de problemas propuestos y preparación de los trabajos propuestos, para
alcanzar las competencias previstas.
Sistemas y criterios de evaluación y calificación
La evaluación se podrá realizar a través de pruebas escritas, trabajos personales (individuales y/o
en grupo), exposiciones, participación en las actividades presenciales u otros medios. Todo ello
será explicitado en el proyecto docente de la asignatura.
La evaluación se realizará a partir de mecanismos que permitan la evaluación alternativa y un
examen final.
Los profesores fijarán en el proyecto docente anual la ponderación correspondiente a cada uno de
las actividades contempladas en la misma, respetando lo recogido en el Estatuto de la Universidad
de Sevilla.
Criterios de calificación del grupo
Los exámenes de las convocatorias oficiales de la asignatura contendrán cuestiones teóricas y
problemas (resolución numérica de problemas e interpretación de los resultados obtenidos con el
paquete estadístico R), siendo la nota global la media entre ambas partes, siempre que en cada una
de las partes se supere la calificación de tres puntos sobre diez.
Existe un procedimiento alternativo de evaluación continua, que permite a los alumnos superar la
asignatura antes de realizar el examen de la convocatoria oficial de junio. Según este procedimiento
alternativo, durante el periodo de clases se realizarán diferentes pruebas para cada tema o conjunto
de temas. Estas pruebas, debidamente anunciadas en clase, consistirán en exámenes y/o trabajos
prácticos. Cada prueba será evaluada sobre diez puntos. Los alumnos que reúnan las siguientes
condiciones tendrán la asignatura superada sin necesidad de realizar el examen correspondiente a
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la primera convocatoria oficial:
1. Tener como máximo una prueba suspensa. En su caso, la calificación de ésta debe ser al menos
de 4 puntos.
2. Obtener una calificación media, entre todas las pruebas, de al menos cinco puntos.
Plan de Contingencia para el Curso 2020/21
Se seguirán las medidas de adaptación aprobadas el 29 de julio de 2020 en la Junta de Centro de
la Facultad de Matemáticas.
Escenario A: Se adoptará un sistema multimodal o híbrido de enseñanza que combine clases
presenciales preferentemente, clases online (sesiones síncronas) y actividades formativas no
presenciales para el aprendizaje autónomo de los estudiantes. Los exámenes, tanto de evaluación
alternativa como de las convocatorias, se realizarán de forma presencial.
Escenario B: Se llevarán a cabo las adaptaciones necesarias para el desarrollo de la docencia y de
la evaluación de la asignatura de forma no presencial mediante la plataforma de Enseñanza Virtual
de la Universidad de Sevilla y cualquier otro medio puesto a disposición de la comunidad
universitaria. En este escenario, todas las actividades incluidas en el Proyecto Docente
(metodología de enseñanza-aprendizaje (clases teóricas, prácticas, evaluaciones, tutorías, etc.) se
realizarán utilizando los recursos para la enseñanza en línea (on-line) de la Universidad de Sevilla.
Para completar cualquier proceso de calificación, el profesor podrá proponer al estudiantado un
debate/una discusión oral o similar.
En ambos escenarios, cuando proceda, el personal docente implicado en la impartición de la
docencia se reserva el derecho de no dar el consentimiento para la captación, publicación,
retransmisión o reproducción de su discurso, imagen, voz y explicaciones de cátedra, en el ejercicio
de sus funciones docentes, en el ámbito de la Universidad de Sevilla.
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Horarios del grupo del proyecto docente
https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/horarios
Calendario de exámenes
https://matematicas.us.es/index.php/informacion-academica/examenes
Tribunales específicos de evaluación y apelación
Presidente: RAFAEL BLANQUERO BRAVO
Vocal: MARIA TERESA GOMEZ GOMEZ
Secretario: ALICIA ENGUIX GONZALEZ
Suplente 1: ANTONIO PASCUAL ACOSTA
Suplente 2: JOSE LUIS PINO MEJIAS
Suplente 3: MARIA DOLORES JIMENEZ GAMERO
Bibliografía recomendada
BIBLIOGRAFÍA GENERAL:
Sensitivity analysis in linear regression
Autores: Chatterjee, S. ;
Hadi, A.
Edición: 3rd ed.
Publicación: New York : John Wiley and Sons, 1988
ISBN: 2-85816-517-3
Log-linear models.
Autores: Christensen, R.
Edición: 3rd ed.
Publicación: New York : Speinger Verlag, 1990
ISBN: 2-85816-517-3
An introduction to generalized linear models.
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Autores: Dobson, A.
Edición: 3rd ed.
Publicación: London : Chapman and Hall, 2008
ISBN: 2-85816-517-3
Multivariate Statistical Modelling based on generalized linear models
Autores: Fahrmeir, L. y Tutz, G.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : Springer Verlag, 2001
ISBN: 2-85816-517-3
Linear models winth R
Autores: Faraway, J.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Boca Raton, Florida: Chapman and Hall, 2005
ISBN: 2-85816-517-3
Theory and applications of the linear model
Autores: Graybill, Franklin A.
Edición: 2nd ed.
Publicación: North Scituate, Mass.: Duxbury Press, 1976
ISBN: 0-87872-108-8
Regression modeling strategies : with applications to linear models, logistic regression, and surviv
Autores: Harrell, F. E
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : Springer, cop. 2001
ISBN: 0-87872-108-8
The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction
Autores: Hastie, Trebor; Tibshirani, Robert ; Friedman, Jerome
Edición: 2nd ed.
Publicación: Disponible en formato electrónico
ISBN: 9780387848587
Design and analysis of experiments
Autores: Hinkelmann, K. ; Kempthorne, O.
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Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : Wiley-Interscience, cop. 2005
ISBN: 9780387848587
Multiple comparison procedures
Autores: Hochberg, Y.;
Tamhane. A.C.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : John Wiley and Sons, 1987
ISBN: 9780387848587
The theory of linear models
Autores: Jorgensen, B.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York: Chapman and Hall, 1993
ISBN: 9780387848587
Linear estimation and design of experiments
Autores: Joshi, D.D.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : John Wiley and sons, 1987
ISBN: 9780387848587
A course in linear models
Autores: Kshirsagar, Anant M.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : Marcel Dekker, 1983
ISBN: 9780387848587
Simultaneous statistical inference
Autores: Miller, R.G.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York: Springer-Verlag, 1981
ISBN: 0-387-90548-0
A primer on linear models
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Autores: Monahan, J.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Boca Raton, Florida: Chapman and Hall, 2008
ISBN: 0-387-90548-0
Diseño y análisis de experimentos
Autores: Montgomery, D.C.
Edición: 2nd ed.
Publicación: México, D.F. : Limusa, 2004
ISBN: 0-387-90548-0
Applied linear statistical models : Regression, analysis of variance and experimental designs
Autores: Neter, John;
Wasserman, William
Edición: 2nd ed.
Publicación: Homewood : Irwin, 1974
ISBN: 0-387-90548-0
Sample size choice : Charts for experiments with linear models
Autores: Odeh, R.E. and Fox, M.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : Marcel Dekker, 1975
ISBN: 0-387-90548-0
A first course in linear model theory
Autores: Ravishanker, N. y They, D.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Boca Raton, Florida: Chapman and Hall, 2002
ISBN: 0-387-90548-0
Linear regression analysis
Autores: Seber, G. A. F.
Edición: 2nd ed.
Publicación: New York : John Wiley and Sons, 1977
ISBN: 0-387-90548-0
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Mathematical algorithms for linear regression
Autores: Spath, H.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Boston: Academic Press, 1991
ISBN: 0-387-90548-0
Linear statistical models
Autores: Stapleton, J.H.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Hoboken : Wiley Cop. 2009
ISBN: 0-387-90548-0
Experimental design and model choice :the planning and analysis of experiments with continuous or
ca
Autores: Toutenburg, Helge.
Edición: 2nd ed.
Publicación: Heidelberg Physica, 1995
ISBN: 0-387-90548-0
A first course in the design of experiments : a linear models approach
Autores: Weber, Donald C.;
Skillings, John H.
Edición: 3rd ed.
Publicación: Boca Raton, Florida : CRC Press, 2000.
ISBN: 2-85816-517-3
Applied linear regression
Autores: Weisberg, S.
Edición: 3rd ed.
Publicación: New York : John Wiley and Sons, 2005
ISBN: 2-85816-517-3
Handbook for linear regression
Autores: Younger, M.S.
Edición: 8ª edición . 2016
Publicación: North Scituate, Mass. : Duxbury Press, 1979
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INFORMACIÓN ADICIONAL
? Harrel, Frank. Regresion Modeling Strategies. Springer.
? Hastie, Trebor; Tibshirani, Robert; Friedman, Jerome. The elements of Statistical Learning: Data
Mining, Inference and Prediction. Springer.
? Montgomery, Douglas. Diseño y análisis de experimentos. Limusa.
? Peña, Daniel. Regresión y diseño de experimentos. Alianza Editorial.
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