Matemáticas Aplicadas y Estadística para el Análisis de Datos (con R)

UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTADÍSTICA BÁSICA Y ANÁLISIS DE DATOS Distribuciones de probabilidad Contrastes de hipótesis e intervalos de confianza Preparación y análisis descriptivo de los datos Análisis de valores perdidos y casos anómalos Caso práctico: Preproceso de datos e inferencia estadística UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS DE REGRESIÓN Regresión lineal simple Regresión lineal múltiple Modelos lineales generalizados (GLM) Árboles de regresión Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de regresión UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS DE CLASIFICACIÓN Regresión logística binaria Regresión logística multinomial Árboles de clasificación Random forest Caso práctico: Construcción y evaluación de modelos de clasificación UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS DE CONGLOMERADOS Y SERIES TEMPORALES Análisis de componentes principales (PCA) Clasificación: Análisis discriminante Clasificación: K-means Series temporales: métodos de suavizado y descomposición temporal Series temporales: métodos de predicción