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Departamento de Matematica

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Modelo Lineal

Días y horarios

Viernes de 17:30 a 21:30 horas

Consultas y otras actividades serán el lunes en algún horario después de las 17:30 horas. Además, agregaremos otro horario de consultas después de las 17.30 horas

Comienza el viernes 20/8, a las 17.30 horas.

La materia se manejará a través del campus exactas. Deben asegurarse tener usuario en el mismo. A los inscriptos les haremos llegar la clave de matriculación y los datos para acceder a la clase zoom, cerca de la fecha de inicio.

Inscripción


Únicamente a traves del SIU-Guarani.  Prestar atención en anotarse en la materia correcta según los siguientes nombres.

  • Materia optativa regular para la Licenciatura y el Profesorado en Matemática: Modelo Lineal (MATE820344)
  • Materia electiva para la Licenciatura en Ciencias de Datos: Modelo Lineal (MATE820344) (buscarla en el siu como "materia de otras carreras", anotarse y después la aprobación de la materia dentro del plan de estudios es automática  porque ya está incluida como electiva en el plan actualmente vigente).
  • Materia optativa regular para el Doctorado en Matemática: Tópicos de modelo lineal (DOC con algún número)
  • Materia obligatoria de la Carrera de Especialización en Estadística Matemática: Regresión Lineal  (CEE2100004)
Cada versión de la materia tendrá su contenido, duración y su forma de aprobación diferentes. Explicaremos esto en la primer clase.

Docentes

María Eugenia Szretter Noste (meszre at dm.uba.ar) y Andrea Bergesio (abergesio at fiq.unl.edu.ar)

Pre-requisitos

Los trabajos prácticos de Estadística (M) aprobados. En el curso utilizaremos el programa estadístico de software libre R.

Programa


Objetivos

Objetivos


Bibliografía

  • Kutner, M. H., Nachtsheim, C., Neter, J., y Li, W. (2005). Applied linear statistical models. McGraw-Hill Irwin.
  • Seber, G.A.F., Lee A.J. (2003) Linear Regression Analysis, 2nd edition. Wiley Series in Probability and Statistics.

  • Draper, N. R., y Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis, Third Edition. Wiley series in probability and statistics.

  • Scheffé, H. (1959) The analysis of variance. New York. Wiley.

  • James, G., Witten, D., Hastie, T., y Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning (with Applications in R).  Springer.

  • Weisberg, S. (2005). Applied linear regression (3ra. edición). John Wiley & Sons.

  • Shalizi, C. R. (2018). Advanced Data Analysis. Online textbook.


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Last modified 2021-08-09 05:20 PM
 
 
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