¿Qué aprenderás?
- Fundamentos de los MLG: Comprender qué son los MLG, cómo funcionan y sus aplicaciones para análisis explicativos y predictivos según el tipo de output (cuantitativo o cualitativo).
- Regresiones lineales múltiples y ANOVA: Ajustar modelos con inputs cualitativos y cuantitativos, incluyendo análisis de varianza (ANOVA) en diseño de experimentos.
- Modelos para conteos y tasas: Utilizar modelos como Poisson y loglineales para analizar datos relacionados con conteos, tasas y tablas de contingencia, vinculados con la teoría de gráficas.
- Modelos logísticos y categóricos: Ajustar y analizar regresiones logísticas para outputs binarios o multicategóricos, interpretando parámetros en términos de momios y riesgos relativos.
- Validación y supuestos estadísticos: Probar los supuestos de los modelos, interpretar resultados y ajustar técnicas ante violaciones, como la regresión binomial negativa.
- Generalización de MLG: Explorar cómo adaptar modelos para datos continuos no negativos y comprender los algoritmos utilizados en el ajuste de MLG.
¿Por qué tomar este curso?
Al finalizar, serás capaz de:
- Seleccionar y aplicar el modelo adecuado según la naturaleza de los datos.
- Realizar análisis explicativos y predictivos robustos en diversas áreas.
- Ajustar modelos con inputs y outputs cuantitativos o cualitativos, y validar sus supuestos.
- Interpretar los resultados de los modelos, como incrementos en riesgos relativos o probabilidades asociadas.
- Generalizar los MLG para abordar problemas estadísticos más complejos.
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Temario: Temario Modelos Lineales Generalizados
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