1. Introducción
1.1. Modelos de regresión.
1.2. Regresión lineal simple.
1.2.1. Formulación del modelo.
1.2.2. Suposiciones del modelo.
1.2.3. Estimación de los parámetros.
1.2.4. El test F.
1.2.5. Predicción.
1.3. Software estadístico R.
2. Regresión lineal múltiple: estimación, regiones de confianza y contrastes de hipótesis.
2.1. El modelo lineal general.
2.1.1. Formulación del modelo.
2.1.2. El modelo de análisis de la varianza.
2.1.3. Suposiciones del modelo.
2.2. Estimación de los parámetros.
2.3. Inferencia sobre los parámetros.
2.4. Descomposición de la variabilidad. El test F.
2.5. Predicción.
3. Validación de un modelo de regresión.
3.1. El coeficiente de determinación.
3.2. Diagnosis del modelo.
3.3. Transformaciones en regresión.
4. Diagnosis de observaciones atípicas o influyentes. Construcción de modelos de regresión.
4.1. Técnicas de diagnosis.
4.1.1. Apalancamientos.
4.1.2. Detección de atípicos e influyentes.
4.1.3. Pautas de actuación ante datos atípicos o influyentes.
4.2. Construcción de modelos de regresión.
4.2.1. Regresión polinómica.
4.2.2. Interacciones.
4.2.3. Colinealidad.
4.2.4. Métodos de selección de variables.
5. Mínimos cuadrados generalizados.
5.1. Introducción.
5.2. Mínimos cuadrados generalizados.
5.3. Mínimos cuadrados ponderados.
5.4. Mínimos cuadrados reponderados iterativamente.
5.5. Mínimos cuadrados generalizados factibles.
6. Modelos de series temporales.
6.1 Modelos autorregresivos y de medias móviles.
6.2 Modelos ARMA y ARIMA.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
El curso se organiza en clases de teoría, cuyo materiales son transparencias, y clases de ordenador, en las que se usará el software estadístico R con el fin de ilustrar y consolidar los contenidos.
MONTGOMERY, D. C. . Introducción al Análisis de Regresión Lineal, 3ª Ed. . Alay Ediciones. 2002
WOOLDRIDGE, J. M.. Introductory Econometrics. A Modern Approach (5ª edición). South-Western College Publishing. 2012
El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.