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CURSO:MODELOS LINEALES GENERALIZADOS
TRADUCCION:GENERALIZED LINEAR MODELS
SIGLA:EPG4006
CREDITOS:05
MODULOS:02
CARACTER:OPTATIVO
TIPO:CATEDRA,LABORATORIO
CALIFICACION:ESTANDAR
DISCIPLINA:ESTADISTICA
PALABRAS CLAVE:INTELIGENCIA,ARTIFICIAL,CIENCIA DE DATOS,APRENDIZAJE,SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO


I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO

En este curso los estudiantes analizaran los fundamentos para construir y aplicar modelos lineales generalizados. El curso entrega una revision de los componentes comunes de esta clase de modelos de regresion para datos continuos y categoricos, asi como las herramientas para la validacion de los modelos.


II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE

1.Distinguir los problemas y desafios del modelamiento de datos categoricos y continuos.

2.Aplicar modelos lineales generalizados para prediccion en problemas de clasificacion y regresion.

3.Identificar ventajas y desventajas de los modelos lineales generalizados.

4.Aplicar tecnicas de evaluacion y rendimiento de modelos lineales generalizados.


III.CONTENIDOS

1.Introduccion a los modelos lineales generalizados.

2.Modelos para respuestas binomiales.

3.Modelos para respuestas multinomiales.

4.Modelos loglineales.

5.Modelos para respuestas positivas.

6.Modelos para respuestas acotadas.


IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS

-Clases expositivas.

-Talleres practicos de laboratorio.


V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS

-Controles: 30%

-Actividades practicas en laboratorio: 30%

-Proyecto: 40%


VI.BIBLIOGRAFIA

Minima

McCullagh, P. Nelder, J.A. (1989). Generalized linear models. 2nd Ed. Chapman and Hall/CRC, New York, USA.


Complementaria

Agresti, A.(2002) Categorical data analysis. John Wiley and Sons, New York, USA.

Christensen, R.(1997). Log-linear models and logistic regression (2nd Edition). Springer, New York, USA.


PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE
FACULTAD DE MATEMATICAS / ENERO 2020