Cursos de Posgrado Análisis de Regresión

La Facultad de Agronomía dictará los días 23, 25 y 30 de abril y 7, 9, 14, 16, 21, 23 y 28 de mayo de 9 a 12 horas el curso de Posgrado "Análisis de Regresión" a cargo del Dr. Daniel O. MAIZON y con la colaboración de la Dra. Patricia P. IGLESIAS.

 Objetivo

Al finalizar el curso, se pretende que los estudiantes logren alcanzar los siguientes objetivos:

• Diseñar y realizar de manera adecuada el análisis de datos propios, justificando las técnicas utilizadas.
• Leer y comprender bibliografía específica.
• Leer e interpretar trabajos de investigación con resultados estadísticos en publicaciones científicas.
• Conocer y operar un software estadístico para el Análisis de Regresión.

Contenidos mínimos
Modelos estadísticos. Regresión lineal simple. Supuestos del análisis de regresión. Pruebas de homocedasticidad y normalidad. Estudio gráfico de residuos. Transformaciones para lograr el cumplimiento de los supuestos. Análisis de Correlación. Regresión lineal múltiple. Selección de modelos en regresión múltiple. Comparación de rectas de regresión: variables indicadoras. Regresión no lineal. Regresión logística. Regresión de Poisson.

Modalidad: Presencial/ híbrida sincrónica

Programa analítico

1. Modelos estadísticos. Regresión lineal simple. Estimación de parámetros. Propiedades. Prueba de significación de la regresión. Prueba de bondad de ajuste. Intervalos de confianza y de predicción.

2. Supuestos del análisis de regresión. Pruebas de homocedasticidad y normalidad. Estudio gráfico de residuos. Detección de puntos atípicos y de datos influyentes. Transformaciones para lograr el cumplimiento de los supuestos: modelos linealizables.

3. Análisis de Correlación: estimación, pruebas de significación, intervalo de confianza para el coeficiente de correlación.

4. Regresión lineal múltiple. Estimación de parámetros: ajuste por cuadrados mínimos. Pruebas de significación del modelo y de los coeficientes. Selección de modelos en regresión múltiple. Métodos de selección de variables: backward, forward, stepwise. Estudio de residuos Estudio de la colinealidad. Regresión polinómica. Comparación de rectas de regresión: variables indicadoras.

5. Regresión no lineal. Estimación. Inferencia sobre los parámetros del Modelo. Regresión logística.

Arancel: $ 120.000

Consultas:

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Tel:(2954) 451600 Int. 5412

Inscripciones:
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