El análisis de regresión consiste en una serie de técnicas y procesos estadísticos encaminados a la cuantificación de relaciones entre variables. Tiene dos objetivos fundamentales, que no se excluyen entre sí, cuales son la explicación y la predicción de una variable, conocida como dependiente, a partir de otra o de un grupo de ellas, conocidas como independientes. Las diferentes técnicas de regresión permiten un amplio espectro de aplicaciones en diversos campos de la ciencia. Cada una de las diferentes técnicas es subyacida por una serie específica de supuestos y una serie de detalles técnicos que resultan críticos a la hora de su implementación e interpretación. A través del presente curso, se pretende ofrecer los elementos básicos que permitan la aplicación y comprensión de diferentes técnicas de regresión, así como la lectura correcta de los resultados de las mismas. Mediante el uso de R se brindará un marco conceptual y técnico para la implementación práctica de este tipo de análisis.
Enfoque y objetivo: Desarrollar en el estudiante capacidades conceptuales y técnicas para la cuantificación estadística de relaciones entre variables.
CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES AL CONCLUIR EL TALLER:
Capacidad para integrar hipótesis de trabajo e hipótesis estadísticas en términos de análisis de regresión.
Capacidad para identificar las técnicas de regresión adecuadas para problemas específicos.
Habilidad en la implementación de análisis de regresión a través del software estadístico R y capacidad para la interpretación de resultados.
Beca-estudiantes UNAM: En función del total de participantes inscritos en la oferta educativa se ofrecerán becas (excepciones de pago) para determinado número de estudiantes UNAM. Los estudiantes que quieran optar por estas becas deberán cumplir con los siguientes requisitos:
Obligatorios:
Ser estudiante UNAM regular (contar con inscripción oficial del semestre),
Exposición de motivos,
Carta de recomendación de tutor(a) o responsable académico, con adscripción a la UNAM.
Perfil del participante:
Curso dirigido a estudiantes y profesionales de todos los campos. El participante deberá contar con conocimientos básicos de R, tales como importación de datos y sintaxis básica.
Requisitos para obtener constancia académica:
Cumplir con el 80% de las asistencias.
Calificación mínima de 7.0 (escala de 1.0 a 10.0) basada en:
Ensayo 30%
Ejercicio práctico final 70%.
Tema 1. El análisis de regresión | 4 horas
1.1 Relaciones entre variables. 1.2 Modelos lineales.
1.3 Interacción entre variables.
Tema 2. Ajuste estadístico de los modelos de regresión | 4 horas
2.1 Mínimos cuadrados y máxima verosimilitud. 2.2 Significancia estadística global de los modelos de regresión. 2.3 Significancia estadística de los coeficientes de regresión estimados.
2.4 Representación gráfica de modelos.
Tema 3. Modelos lineales generalizados | 4 horas
3.1 Transformación de variables. 3.2 Modelo logístico.
3.3 Regresión de Poisson.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
Fox, J., Weisberg, S., 2011. An R companion to applied regression: California, Thousand Oaks, CA: Sage Publications, Inc. 449 p.
Gelman, A., Hill, J., 2007. Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models: New York, Cambridge University Press. 625 p.
Venables, W.N., Ripley, B.D., 2002. Modern applied statistics with S: New York: Springer. 495 p.
Un gran curso, dinámico y divertido. Bastante recomendable, con un buen grado de integridad.
Maira Sarai Montejo
Cómo siempre los cursos del Dr. Correa son excelentes, ojalá sigan haciendo más.
Cristina Alejandra Mendoza
Me pareció bien el curso aunque siento que a veces iba algo rápido en cuanto a la programación en R, aunque también puede ser que no estoy tan familiarizada con ese lenguaje de programación.
Franco Hernández Oscar
Un excelente curso, de alto nivel. Excelente docente, domina por completo el tema.
José Daniel Ramos
Muy buen curso, ofrece herramientas estadísticas nuevas
Ana Karen Portillo
El profesor y todo el personal siempre fueron amables y atentos, desde el inicio se siemte la gran experiencia que tiene el instructor en este tema. Me gusto mucho el curso y aprendí y reafirme conocimientos previos.
Luis Enrique Sánchez
Sin duda, es un curso que recomendaría con otros profesionistas o estudiantes. Se abordan temas que ayudan a repasar conceptos y procedimientos que pueden olvidarse por falta de aplicación, así como métodos que no se manejan en otros cursos. El profesor explica muy bien los temas y hace una buena combinación entre explicar la parte teórica de dónde provienen las fórmulas y su aplicación en datos reales.
Manuel Palomo
Mi experiencia sobre el curso fue satisfactoria, sobre todo para retomar y actualizar mis conocimientos generales sobre la estadística de la regresión y ampliar mi uso del software R.
Daniel Emiliano Bolaños
Conceptos claros y con ejercicios que permiten comprender mejor lo planteado. Un poco rápido para los que no empleamos rutinariamente R, pero nada que no pueda resolverse repasando las clases.
María de la Luz Mendoza
El curso es bueno para oprobiarnos más del tema de interés del curso, solo en la cuestión práctica en conjunto con el instructor el ritmo es muy acelerado, pero para el nivel avanzado es buena.