¿Por dónde vamos?

 

Desde esta página se puede seguir el ritmo de la clase. Todas las semanas se actualizará con la materia explicada en clase, así como los ejercicios resueltos y las prácticas realizadas.

Fecha	Materia explicada
24-09-2008	Repaso de estadística básica: Estadística descriptiva: Estudio de cada variable por separado (gráficos resumen, medidas numéricas, valores atípicos).
25-09-2008	Estudio conjunto de dos variables (diagrama de dispersión, covarianza, correlación y ajustes por mínimos cuadrados). Matriz de covarianzas y matriz de correlaciones. Variables aleatorias: Concepto de variable aleatoria, tipos de v.a. (discretas y continuas). Función de distribución y densidad. El modelo Normal, T de Stundent, Ji-cuadrado y F de Fisher. Introducción a la Inferencia: Intervalos de confianza y contrastes de hipótesis paramétricos. Interpretación del p-valor en un contraste de hipótesis.  Comienza el Tema 1: Regresión Múltiple Planteamiento del modelo de Regresión Lineal Simple y Múltiple.
01-10-2008	Transformaciones sobre modelos linealizables. Hipótesis del modelo. Estimación de los parámetros del modelo. Distribución de los estimadores. Contrastes de hipótesis sobre los coeficientes de regresión: prueba de significación de la regresión y contrastes sobre coeficientes individuales.
02-10-2008	PRÁCTICA 1: INTRODUCCIÓN AL SPSS Y REPASO DE ESTADÍSTICA BÁSICA
08-10-2008	Predicciones: intervalos de confianza para la respuesta promedio e intervalos de predicción. El coeficiente de determinación múltiple y el coeficiente de determinación corregido (o ajustado). Validación del modelo de regresión múltiple: hipótesis de Normalidad de la variable respuesta y de los residuos (histograma, gráficos P-P o Q-Q y contrastes no paramétrico de Kolmogorov-Smirnoff); hipótesis de homocedasticidad, es decir, residuos con varianzas iguales (diagrama de dispersión de los residuos frente a los valores ajustados); hipótesis de independencia entre los residuos (estadístico de Durbin-Watson, gráfico  temporal de los residuos en función del orden de recopilación de datos). Transformaciones de Box-Cox. El problema de la Multicolinealidad: El factor de varianza inflada (VIF).
09-10-2008	PRÁCTICA 1 (CONTINUACIÓN): RESOLUCIÓN DEL PROBLEMA 1 DE LA PRÁCTICA 1.
15-10-1008	Detección de observaciones influyentes: residuos distanciados, valores de influencia y distancia de Cook. Métodos de selección del "mejor" modelo de regresión: 1) Mejor subconjunto de regresores: criterios del R cuadrado y del R cuadrado ajustado. 2) Regresión por pasos: las correlaciones parciales y los p-valores de entrada y salida. 3) Regresión hacia delante 4) Regresión hacia atrás.
16-10-1008	PRÁCTICA 2: REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE CON SPSS
22-10-2008	Comienza el Tema 2: Análisis de Componentes Principales Introducción: objetivo del análisis. Solución gráfica para el caso de datos bidimensionales. Obtención de las componentes principales. Propiedades de las componentes principales. Criterios de selección del número de componentes principales. Interpretación de las componentes principales (gráfico de saturaciones). Ejemplo de aplicación.
23-10-2008	PRÁCTICA 2 (Continuación): REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE CON SPSS Problema propuesto nº 2 de Regresión Lineal Múltiple (fichero cemento.dat)
28-10-2008	Comienza el Tema 3: Análisis Factorial Introducción: objetivo del análisis. El modelo de Análisis Factorial: factores comunues, cargas factoriales y perturbaciones específicas. Hipótesis del modelo, propiedades y unicidad. Métodos de estimación del modelo Factorial: método de las componentes principales. Otros métodos: ejes principales, máxima verosimilitud, etc. Comparación entre los distintos métodos. Criterios de selección del número de factores a retener.
29-10-2008	Contrastes en el Modelo Factorial. Análisis previo: contraste de esfericidad de Barlett y medidas de adecuación muestral. Análisis posterior (bondad del ajuste): comparación entre correlaciones observadas y reproducidas; estudio de las comunalidades. Rotación de los factores: rotaciones ortogonales (Varimax, Quartimax y Equamax); rotaciones oblicuas. Interpretación de los factores y gráfico de saturaciones. Cálculo de las puntuaciones factoriales.
05-11-2008	PRÁCTICA 3: COMPONENTES PRINCIPALES Y ANÁLISIS FACTORIAL CON SPSS
06-11-2008	Problema propuesto nº 3 de Regresión Lineal Múltiple (fichero cerezos.dat) Problema propuesto nº 2 de Componentes Principales y Análisis Factorial (fichero desarrollo.sav)
12- 11-2008	Comienza el Tema 4: Análisis de Conglomerados o Análisis Cluster Introducción: objetivo del análisis. Planteamiento del problema: selección de las observaciones y de las variables del problema. Medidas de distancia y de similitud: caso de variables cuantitativas continuas; caso de variables binarias. Métodos jerárquicos (aglomerativos) de clasificación. Tipos de enlace: vecino más próximo, vecino más lejano, enlace medio, método del centroide y método de Ward. El dendograma. Determinación del número de grupos. Métodos de partición: el algoritmo de las k-medias. Determinación del número de grupos. Clasificación de variables.
13-  11-2008	PRÁCTICA 4: ANÁLISIS CLUSTER CON SPSS Resolución del problema propuesto nº 1 de Análisis Cluster (ficheros medifis.txt, medifis.dat, datos_todos.xls)
19- 11-2008	PRIMERA SESIÓN DE EXPOSICIÓN DE TRABAJOS
20-11-2008	Comienza el Tema 5: Análisis Clásico de Series Temporales Concepto de serie temporal. Gráfico temporal. Componentes de una serie temporal: Tendencia, Ciclo, Estacionalidad y componente Irregular. Concepto de ruido blanco. Esquemas de integración: aditivo, multiplicativo y mixto. ¿Cómo determinar el esquema de integración?. Análisis de la Tendencia de una serie: ajuste por mínimos cuadrados. Determinación de un modelo predictivo o modelo determinista en análisis clásico. Medidas de error asociadas a un modelo predictivo: error cuadrático medio y error absoluto medio.
26-11-2008	PRÁCTICA 5: ANÁLISIS CLÁSICO DE SERIES TEMPORALES CON SPSS RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE ANÁLISIS CLÁSICO DE SERIES TEMPORALES CON SPSS (fichero consumo_leche.sav)
27-11-2008	Diferenciación de una serie. Método de las medias móviles. Aplicaciones de las medias móviles. Ejemplos con SPSS. Análisis de la Estacionalidad. Desestacionalización de una serie: método de la razón a la media móvil y método de la diferencia a la media móvil. Determinación de los factores estacionales o Índices de Variación Estacional. SESIÓN DE PRÁCTICAS: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE ANÁLISIS CLÁSICO DE SERIES TEMPORALES CON SPSS. Problema 2 (desestacionalización de una serie) y problema 4 (fichero Temp_Madrid.sav)
03-12-2008	Comienza el Tema 6: Métodos básicos en la predicción de series: alisado exponencial Características de los métodos de Alisado Exponencial. Alisado exponencial simple. Alisado exponencial doble. Método de Holt. Interpretación de los parámetros de alisado. SESIÓN DE PRÁCTICAS CON SPSS: ANÁLISIS DE UNA SERIE USANDO EL MÉTODO DE HOLT.
04-12-2008	No se impartió clase.
10-12-2008	Método de Holt-Winters para esquemas multiplicativos y aditivos. Interpretación de los parámetros de alisado. PRÁCTICA 6: MÉTODOS DE ALISADO EXPONENCIAL CON SPSS RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE ALISADO EXPONENCIAL (fichero clas_temp2.sav)
11- 12-2008	Comienza el Tema 7: Procesos Estocásticos y Modelos ARIMA Concepto de proceso estocástico. Características de un proceso: función de medias, varianzas, covarianzas y correlaciones. Las series temporales como realizaciones de un proceso estocástico. Procesos estocásticos estacionarios. El autocorrelograma. Procesos Lineales Estacionarios. Ruido Blanco. Modelo Autorregresivo de orden p, AR(p). Identificación de un modelo AR(p) con SPSS.
17- 12-2008	SEGUNDA SESIÓN DE EXPOSICIÓN DE TRABAJOS
18-12-2008	Modelo de medias móviles de orden q, MA(q). Identificación de un modelo MA(q) con SPSS. Los modelos  ARMA(p,q). Identificación de un modelo ARMA(p,q) con SPSS. Procesos Lineales No Estacionarios: modelos ARIMA(p,d,q). Validación del modelo. Predicciones.
07-01-2009	PRÁCTICA 7: DETERMINACIÓN DE MODELOS ARIMA CON SPSS SESIÓN DE PRÁCTICAS: RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS ARIMA CON SPSS
08-01-2009	No se impartió clase.
14-01-2009	TERCERA SESIÓN DE EXPOSICIÓN DE TRABAJOS: Grupos 2, 3 y 4
15-01-2009	TERCERA SESIÓN DE EXPOSICIÓN DE TRABAJOS: Grupos 5 y 6