Módulo 4. Análisis de regresión y series de tiempo

21-5-2016

UPAEP

Diplomado en Análisis de Datos y Estadística Aplicada

Módulo IV. Análisis de regresión y series de tiempo. Mtro. Juan Pablo Góngora Pérez | UPAEP

Diplomado en Análisis de Datos y Estadística Aplicada

Módulo IV. Análisis de regresión y series de tiempo Objetivo Analizar la relación entre dos o más variables cuantitativas con el objeto de construir un modelo que permita hacer predicciones de la variable de interés e interpretar los resultados obtenidos en relación a los objetivos del problema en cuestión.

Analizar el comportamiento de una variable cuantitativa a través del tiempo con el objeto de construir un modelo que permita hacer predicciones de dicha variable.

Sesión/ Sala

3 horas

Tema 1.

Análisis de correlación y regresión lineal 1.1Diagrama de dispersión 1.2Correlación Lineal de Pearson 1.3Análisis de regresión y clasificación

2.

Regresión lineal simple 2.1 Estimación de los coeficientes de regresión y su interpretación 2.2 Pruebas de hipótesis para la regresión lineal simple 2.2.1 Prueba de significancia del modelo de regresión 2.2.2Pruebas de significancia de los coeficientes de regresión 2.3 Indicadores de calidad de ajuste 2.3.1 Error estándar de estimación 2.3.2Coeficiente de determinación 2.4 Predicción en regresión lineal simple 2.4.1Predicción puntual 2.4.2Predicción por intervalo 2.4.3Supuestos de la regresión lineal simple

3.

5 horas

5 horas

Regresión lineal múltiple 3.1 Estimación de los coeficientes de regresión y su interpretación 3.2 Pruebas de hipótesis para la regresión lineal múltiple 3.2.1Prueba de significancia para el modelo de regresión 3.2.2Pruebas de significancia de los coeficientes de regresión 3.3 Indicadores de calidad de ajuste 3.3.1Error estándar de estimación 3.3.2Coeficiente de determinación múltiple 3.3.4Coeficiente de determinación ajustado 3.3.5Estadístico PRESS 3.3.6Estadístico Cp de Mallows 3.4 Predicción en regresión lineal múltiple 3.4.1Predicción puntual 3.5 Predicción por intervalo 3.6 Detección y corrección de la violación a los supuestos del modelo de regresión 3.6.1 Relación lineal 3.6.2 No multicolinealidad 3.6.3 Análisis de puntos de influencia 3.6.4 Análisis de residuales: Normalidad, Varianza constante e Independencia 3.6.5 Consecuencias del no cumplimiento de los supuestos del modelo de regresión lineal

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Diplomado en Análisis de Datos y Estadística Aplicada

Sesión/ Sala

Tema 3.7 Selección del mejor modelo de regresión lineal múltiple 3.7.1 Todas las regresiones 3.7.2 Selección paso a paso 3.7.3 Selección hacia delante 3.8 Selección hacia atrás

3 horas

4.

Regresión no lineal 4.1 Función exponencial 4.2 Función potencia 4.3 Función logarítmica 4.4 Transformación de un modelo no lineal en lineal

5.

Fundamentos de pronóstico de una serie de tiempo 5.1 Conceptos básicos 5.2 Patrón de los datos 5.3 Métodos clásicos de pronóstico 5.3.1 Promedios móviles 5.3.2 Suavización exponencial 5.3.3 Regresión de tendencia lineal 5.4 Medidas de exactitud de los pronósticos 5.5 Descomposición de series de tiempo

5 horas

8

Bibliografía 1. Bowerman, Bruce L.; O´Connell, Richard T. y Koehler, Anne B. (2007). Pronósticos, series de tiempo y regresión: un enfoque aplicado. 4ª Edición, México. Cengage Learning Editores, S.A. de C.V. 2. Etxeberria, Juan (2007). Regresión Múltiple. 2ª Edición, España. Editorial La Muralla.

3. Gujarati, Damodar N. y Dawn Porter (2010). Econometría. 5ª Edición México, McGraw Hill Interamericana.

4. Montgomery, Douglas C.; Peck, Elizabeth C. y Vining, G. G. (2002). Introducción al análisis de regresión lineal. 6ª Edición, México. Grupo Editorial Patria.

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