Última actualización: 25/04/2023


Curso Académico: 2023/2024

Análisis de datos categóricos
(13733)
Grado en Estadística y Empresa (Plan: 400 - Estudio: 203)


Coordinador/a: GALEANO SAN MIGUEL, PEDRO

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
1. Conocer las técnicas básicas para el análisis de datos categóricos 2. Conocer y manejar programas estadísticos de análisis de datos categóricos. 3. Utilizar la metodología estudiada para el análisis de datos reales. 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: Distribuciones e inferencia para datos categóricos. 2. Tablas de contingencia: Descripción e inferencia. 3. Introducción a los modelos lineales generalizados. 4. Modelos de regresión logística y alternativas. 5. Modelos para respuestas multinomiales. 6. Modelos log-lineales y alternativas. 7. Modelos para muestras emparejadas.
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 y prácticas computacionales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Agresti, A. Categorical Data Analysis. New York: John Wiley & Sons. 2013 (third Edition)
  • Agresti, A.. An introduction to Categorical data analysis. John Wiley & Sons,. 2007
  • Andersen, E.B . Introduction to the Statistical Analysis of Categorical Data. Springer. 1997
  • Cox D.R. & Snell E.J.. Analysis of Binary Data. Chapman & Hall. 2018
  • Kateri, M. Contingency Table: Analysis Methods and Implementation Using R. Birkhäuser. 2014
  • Zelterman, D. Models for Discrete Data. Oxford University Press. 2006 (revised edition)
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Bishop, Y. M., Fienberg, S. E., Holland, Paul W. . Discrete Multivariate Analysis: Theory and Practice. Springer (Originally published by MIT Press, 1975). 2007
  • Hosmer, D.W. and Lemeshow, S.. Applied Logistic regression. Willey. 2000
  • McCullagh, P. and Nelder, J.A.. Generalized Linear Models, Second Edition. London: Chapman & Hall. 1989
  • Stokes, M.E., Davis, C.S. and Koch, G.G.. Categorical Data Analysis Using The SAS System, Second Edition. NC: SAS Institute Inc.. 2000
(*) El acceso a algunos recursos electrónicos puede estar restringido a los miembros de la comunidad universitaria mediante su validación en campus global. Si esta fuera de la Universidad, establezca una VPN


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