Última actualización: 22/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Técnicas de Remuestreo
(13726)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: MARIN DIAZARAQUE, JUAN MIGUEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Técnicas de Inferencia Estadística I Técnicas de Inferencia Estadística II Métodos de Regresión
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECÏFICAS 1. Conocer las técnicas básicas de remuestreo. 2. Conocer y manejar programas estadísticos para la implementación de las técnicas de remuestreo. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Modelización y resolución de problemas. 3. Comunicación oral y escrita.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1 Introducción a métodos de remuestreo: bootstrap y permutaciones 1.1 Ejemplos de problemas clásicos de estimación 1.2 Introducción a métodos remuestros 2 Aplicaciones de métodos bootstrap y de permutaciones en estructuras de datos 2.1 Aspectos teóricos del método bootstrap 2.2 Introducción a la programación en R de bootstrap 3 Intervalos de confianza basados en remuestreos 3.1 Justificación de alternativas en intervalos de confianza bootstrap 3.2 Aplicación de intervalos de confianza bootstrap con R 4 Contrastes de hipótesis basados en remuestreos 4.1 Contraste bootstrap 4.2 Contrastes de permutaciones 5. Métodos Jackcnife 5.1 Propidades de estimadores jacknife 5.2 Aplicación de métodos jacknife con R 6 Modelos lineales y series temporales con remuestreos 6.1 Modelos de regresión con bootstrap 6.2 Modelos de series temporales con bootstrap
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (4 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la Web. Prácticas (2 ECTS) Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales en aulas informáticas. Exposiciones orales y debates.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 20
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 80
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • A.C. Davison, D.V. Hinkley. Bootstrap Methods and their Applications. Cambridge University Press.. (1997)
  • B. Efron, R. Tibshirani . An Introduction to the bootstrap. Chapman and Hall.. (1993)
  • Phillip I. Good. Introduction to Statistics Through Resampling Methods and R. Wiley. (2013)
Bibliografía complementaria
  • Michael R. Chernick. Bootstrap Methods: A Guide for Practitioners and Researchers. Wiley. (2007)
  • Phillip I. Good. Resampling Methods A Practical Guide to Data Analysis. Birkhauser. (2006)

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.


Dirección web para más información: http://halweb.uc3m.es/esp/Personal/personas/jmmarin/esp/docencia.html