Estadística y Ciencia de Datos I (19140)

- Capacidad de estimar modelos de regresión lineal generalizada para datos transversales, así como de entender y explicar los principios estadísticos subyacentes a las estimaciones. - Capacidad de aplicar tests de robustez a las estimaciones de modelos de regresión lineal generalizada. - Capacidad de interpretar los parámetros de una regresión lineal generalizada, obtener predicciones y evaluar la bondad del ajuste.

1. Modelos Lineales Generalizados (GLM) 1.1. Modelos de regresión con variables dependientes e independiente categóricas 1.2. Modelos para otro tipo de variables dependientes: binarias, con relación de orden, multinomiales, conteos, etc. 2. Modelos Lineales Generalizados Mixtos (GLMM) 3. Ejemplos con datos reales

Actividades Formativas: - Clases teórico-prácticas Metodologías Docentes: - Exposiciones en clase del profesor con soporte de medios informáticos y audiovisuales, en las que se desarrollan los conceptos principales de la materia y se proporciona la bibliografía para complementar el aprendizaje de los alumnos. - Resolución de casos prácticos, problemas, etc., planteados por el profesor de manera individual o en grupo.