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Esta página contiene el material utilizado para el curso Modelización Estadística: ¿qué se puede hacer con una base de datos? durante el 9no Coloquio Uruguayo de Matemática, Diciembre 2025
Resumen: Este curso introductorio pretende acercar al participante a lo que se suele hacer en modelización estadística cuando se dispone de un conjunto de datos. A partir del mismo se puede obtener distintos descriptores, tratar de entender las relaciones entre dos o más variables pero también hacer predicciones para futuras observaciones. Presentaremos varios tipos de modelos, pero nos focalizaremos e implementaremos ejemplos a partir del modelo lineal, sencillo por su comprensión matemática e interpretación. Para ilustrar los distintos conceptos, habrá una parte de implementación informática que será la más autocontenida posible.
El curso consta de 3 clases teóricas-prácticas de una hora y el material disponible a continuación cubre el siguiente temario:
Introducción a R. Estadística Descritptiva
Modelización estadística. Aprendizaje supervisado y no supervisado
Regresión lineal
Regresión Logística
Por cualquier error o sugerencia:
Mathias Bourel mathias.bourel at fcea.edu.uy
Clase1.pdfEn estas diapositivas se da una visión global de lo que es la modelización estadística, qué tipo de matemática se utiliza, los conceptos de aprendizaje estadística supervisado y no supervisado, algunos métodos para hacer clasificación y regresión y algunas pautas para evaluar e interpretar adecuadamente los modelos
Clase2.pdfCon el objetivo de ejemplificar a partir de un tipo de modelo varios de los conceptos vistos en las diapositivas anteriores, en esta segunda parte damos un panorama global de los modelos de regresión lineal, simple y múltiple, como se estiman, se ajustan, se evaluan y se comparan. También trabajamos sobre el modelo de regresión logística para la clasificación.
CU2025RegLineal.pdfLaboratorio en R para complementar e implementar distintos conceptos vistos en las diapositivas de la parte anterior
Base de datos AGECHD.csv
Bibliografía:
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R (or Python), G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani, 2nd Edition, 2021, Springer. Link al sitio web
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