CG8 Demostrar un pensamiento lógico y un razonamiento estructurado
CG9 Mostrar capacidad de síntesis

CE7 Describir situaciones con comportamiento aleatorio
CE9 Elaborar y construir modelos estadísticos adecuados a problemas reales y su validación
CE15 Elaborar previsiones y escenarios utilizando sus conocimientos estadísticos

50%

50%

100% = 6 ECTS

2,4

3,6

8

En esta asignatura el alumno aprenderá métodos de predicción específicos para una o más variables en aquellas situaciones para las que los métodos tradicionales ofrecen problemas de carácter teórico o la solución que proporcionan los mismos no es suficientemente satisfactoria.

.Manejo de software estadístico
.Haber cursado las asignaturas Diseño de Experimentos y Métodos de Predicción lineal (o sus equivalentes en la Diplomatura).
.Haber cursado la asignatura de Técnicas Multivariantes II.
.Haber cursado la asignatura de Series Temporales.

Se valorará la nota final a través de los conocimientos adquiridos mediante el desarrollo de ejercicios y exámenes parciales. La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final. Se calculará como el máximo entre:
a) La calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.

En todo caso, el alumno o alumna no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con la evaluación continua.

Cualquier alumno o alumna tendrá derecho a una prueba final pudiendo resultar su calificación la nota final del curso.

Galecki, A. T., & Burzykowski, T. (2013). Linear mixed-effects models using R : a step-by-step approach. Springer.
Hastie, T. J., Tibshirani, R. J., & Friedman, J. H. (2017). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer.
Hastie, T. J., Tibshirani, R. J., & Wainwright, M. (2015). Statistical Learning with Sparsity. The Lasso and Generalizations. Chapman & Hall
Pérez López, C. (2016). Técnicas avanzadas de predicción (1ª ed. abril 2016, 1ª imp). Ibergarceta Ediciones.
Valencia Delfa, J. L., & Díaz-Llanos Sainz-Calleja, F. J. (2004). Métodos de predicción en situaciones límite. La Muralla.
West, M., & Harrison, J. (1997). Bayesian forecasting and dynamic models (Second edition). Springer.

En el Campus Virtual estará disponible toda la información detallada de la asignatura: contenidos teóricos, ejercicios, prácticas y artículos.