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DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y MODELOS DE REGRESIÓN
CURSO 2015/2016
GRADO EN INGENIERÍA EN TECNOLOGÍAS INDUSTRIALES (GITI)
GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA (GIQ)
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE ORGANIZACIÓN,
ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Y ESTADÍSTICA.
1.
PROFESORES
•
Jesús Juan Ruiz. GITI M1
•
María Jesús Sánchez Naranjo. GITI M2
•
Carolina García Martos. GITI M3
•
Camino González Fernández. GITI T1
•
José Mira McWilliams. GITI T2
•
Fco. Javier Cara Cañas. GITI T3
•
Eduardo Caro Huertas. GIQ
2.
1.
PROGRAMA
Análisis de la varianza. Comparación de dos tratamientos. La hipótesis de normalidad,
independencia y homocedasticidad. Estimación. Contraste de igualdad de medias. Contraste
de igualdad de varianzas. La distribución F. Comparación de varios tratamientos. Modelo
básico. Descomposición de la variabilidad. Tabla del análisis de la varianza (ADEVA).
Contraste de igualdad de medias. Comparaciones múltiples. Diagnosis de las hipótesis del
modelo
de
análisis
de
la
varianza.
Gráfico
probabilista
normal.
Contrastes
de
homocedasticidad. Aleatorización.
2.
Diseño de experimentos. Modelo con dos factores. Concepto de interacción. Des-
composición de la variabilidad. Tabla de análisis de la varianza. Contraste de igual de medias.
Diagnosis de las hipótesis del modelo. El modelo en bloques aleatorizados. Mo- delo y
estimación. Descomposición de la variabilidad. Tabla de análisis de la varianza.
3.
Regresión lineal. Hipótesis del modelo. Estimación de los parámetros por máxima
verosimilitud (mínimos cuadrados). Distribución de los estimadores. Contrastes individuales
de los parámetros del modelo. Contraste general de regresión. El coeficiente de determinación.
Multicolinealidad: identificación y sus consecuencias. Predicción en regresión simple y
múltiple. Variables cualitativas como regresores. Diagnosis del modelo.
3. LIBROS RECOMENDADOS
•Diseño de Experimentos y Regresión. Apuntes de la Asignatura. ETSII-UPM.
•Estadística con R. E. Caro, J. Carpio, J. Juan, A. Rodríguez, F. Santos. ETSII-UPM.
•Diseño de Experimentos y Modelos de Regresión. Daniel Peña, Alianza Editorial (2010).
•Problemas resueltos de Estadística. J. Juan, J.G. Palomo, M.J. Sánchez, e I. Sánchez.
Síntesis (2000).
4. EVALUACIÓN DE LA ASIGNATURA
1.
La asignatura se aprobará mediante evaluación continua (EC) o al obtener una
calificación en el examen de junio (o julio) igual o superior a 5 puntos. Para la convocatoria
ordinaria de junio la asignatura también se puede aprobar mediante EC. Ésta consiste en dos
exámenes liberatorios (primer examen: capítulos 1 y 2; segundo examen: capítulo 3) ya
programados en el Proyecto de Organización Docente, y que consistirán en dos cuestiones y
1 problema. Si un alumno obtiene una calificación igual o superior a 5 puntos en todos y cada
uno de estos dos exámenes no necesita asistir al examen de la convocatoria de junio,
obteniendo como calificación de la asignatura la media de las dos notas obtenidas en dichos
exámenes. Eso sí, si algún o algunos de estos dos exámenes tuviera una nota inferior a 5
puntos, deberá presentarse al examen de junio con la parte o partes de la materia no
superadas. El examen de junio consistirá en dos partes correspondientes a: 1) Capítulos 1 y
2; 2) Capítulo 3. Cada una de estas dos partes tendrá dos cuestiones y un problema. La
evaluación continua sólo se tiene en cuenta para la convocatoria de junio.
2.
Reclamaciones de los exámenes: Después de cada examen se expondrá en el tablón de
anuncios del Laboratorio el examen resuelto con la puntuación asignada a cada una de las
partes. Aquellos alumnos que después de consultar dicha información y a la vista de su
calificación consideren que se ha cometido algún error, podrán reclamar siguiendo el protocolo
de la normativa de exámenes. No se admitirán reclamaciones posteriores sobre el examen.
3.
Prácticas de R: Durante el curso habrá una sesión de prácticas voluntarias con el
programa estadístico R. Adicionalmente, se propondrá un examen no-presencial para evaluar
su aprovechamiento. De forma voluntaria, el alumno puede realizar el examen de las
“prácticas de R”, que podrá subir hasta un punto la nota del segundo bloque de la asignatura
(tanto en el examen de evaluación continua como en el examen final ordinario).
Nota: Toda la información sobre la asignatura, tutorías, prácticas, etc. se encuentra disponible
en el Moodle de la asignatura.