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Acerca de este Servicio
Te enseñaré Modelado Estadístico en las siguientes áreas:
i) Principios del modelado estadístico.
- Cómo se utilizan los modelos
- Modelando los beneficios y limitaciones
- Modelos estocásticos y determinísticos.
- Estados y tiempos discretos y continuos.
- Analizar la salida del modelo.
- Pruebas de sensibilidad.
ii) Modelo de regresión lineal simple.
- Estimación por mínimos cuadrados
- Propiedades de los estimadores.
- La tabla ANOVA
- Inferencia sobre los parámetros de regresión.
- Enfoque matricial para la SLR
- Estimación de verosimilitud máxima. (MLE)
iii) Modelo de regresión lineal múltiple.
iv) Desarrollo del modelo.
- Usando la prueba F para eliminar variables.
- Regresión de todos los subconjuntos.
- Métodos automáticos de selección de modelos (Eliminación hacia atrás, Eliminación hacia adelante, Regresión paso a paso, Criterio de Información de Akaike (AIC))
v) Modelos no lineales.
vi) Modelos bayesianos
vii)Inferencia condicional y marginal
Asunto:
Cálculo multivariable
•
Estadísticas
•
probabilidad
Nivel de grado:
Universidad
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