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Los métodos de predicción lineal se han convertido en una herramienta esencial en la toma de decisiones en diferentes campos de la Ingeniería. Esto se debe a que permiten analizar datos y hacer proyecciones futuras que son clave en la planificación de proyectos y el diseño de soluciones eficientes. Los métodos de predicción lineal se aplican en diferentes áreas de la ingeniería, como la mecánica, la eléctrica, la química, la civil y muchas otras, por lo que es importante contar con un sólido conocimiento en este tema.

En este sentido, TECH ha desarrollado un completo y dinámico programa universitario en Métodos de Predicción Lineal, a través del cual el egresado podrá ahondar en el modelo de regresión lineal múltiple, así como en la estimación y contrastes de la misma. Además, al adquirir conocimientos sólidos en esta materia y saber aplicarla en la toma de decisiones, los ingenieros podrán mejorar la eficiencia y reducir costos al predecir problemas y oportunidades potenciales en el futuro.

Este programa completamente online se extiende a lo largo de seis semanas, con acceso ilimitado al Campus Virtual y es compatible con cualquier dispositivo que tenga conexión a internet. Además, incluye horas de material adicional de alta calidad presentado en diversos formatos, como videos detallados, artículos de investigación, lecturas complementarias, ejercicios de autoevaluación, resúmenes dinámicos y más. Todo el material puede ser descargado para su posterior consulta, incluso en áreas sin conexión a internet, y para después de finalizada la experiencia académica altamente educativa y enriquecedora.

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Este Curso Universitario en Métodos de Predicción Lineal contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información rigurosa y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Con la metodología Relearning adquirirás los conocimientos de manera progresiva y con total flexibilidad. Un programa que se ajusta a ti” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos. 

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El temario que compone esta titulación académica ha sido elaborado por expertos en Estadística Aplicada. En ese sentido, han incluido 150 horas de los más vanguardistas contenidos teórico-prácticos y adicionales, presentados en diferentes soportes audiovisuales. Además, gracias a la revolucionaria metodología exclusiva de TECH, el Relearning, el egresado profundizará en el modelo de regresión lineal simple a través de un flexible formato totalmente online. Así, el egresado adquirirá las herramientas más novedosas desde cualquier dispositivo con conexión a internet y con acceso al campus virtual las 24 horas del día.

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Módulo 1. Métodos de predicción lineal

1.1. El modelo de Regresión lineal simple

1.1.1. Introducción a los modelos de regresión y pasos previos en la regresión simple: exploración de los datos
1.1.2. Modelo
1.1.3. Hipótesis
1.1.4. Parámetros

1.2. Estimación y contrastes de la regresión lineal simple

1.2.1. Estimación puntual de los parámetros del modelo

1.2.1.1. Método de mínimos cuadrados
1.2.1.2. Los estimadores de máxima verosimilitud

1.2.2. Inferencia sobre los parámetros del modelo bajo las hipótesis de Gauss-Markov

1.2.2.1. Intervalos
1.2.2.2. Test

1.2.3. Intervalo de confianza para la respuesta media e intervalo de predicción de nuevas observaciones
1.2.4. Inferencias simultáneas en la regresión simple
1.2.5. Bandas de confianza y de predicción

1.3. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal simple

1.3.1. Análisis de la varianza (ANOVA) del modelo de regresión simple
1.3.2. Diagnósticos del modelo

1.3.2.1. Evaluación gráfica de la linealidad y verificación de las hipótesis mediante el análisis de los residuos
1.3.2.2. Test de falta de ajuste lineal

1.4. El modelo de regresión lineal múltiple

1.4.1. Exploración de los datos con herramientas de visualización multidimensional
1.4.2. Expresión matricial del modelo y los estimadores de los coeficientes
1.4.3. Interpretación de los coeficientes del modelo múltiple

1.5. Estimación y contrastes de la regresión lineal múltiple

1.5.1. Leyes de los estimadores de los coeficientes, de las predicciones y de los residuos
1.5.2. Aplicación de las propiedades de las matrices idempotentes
1.5.3. Inferencia en el modelo lineal múltiple
1.5.4. Anova del modelo

1.6. Diagnosis y validación del modelo de regresión lineal múltiple

1.6.1. Test de “ligaduras” para resolver restricciones lineales sobre los coeficientes

1.6.1.1. El principio de la variabilidad incremental

1.6.2. Análisis de los residuos
1.6.3. Transformaciones de Box-Cox

1.7. El problema de la multicolinealidad

1.7.1. Detección
1.7.2. Soluciones

1.8. Regresión polinómica

1.8.1. Definición y ejemplo
1.8.2. Forma de matriz y cálculo de estimaciones
1.8.3. Interpretación
1.8.4. Aproximaciones alternativas

1.9. Regresión con variable cualitativas

1.9.1. Variables ficticias en regresión (Dummies)
1.9.2. Interpretación de los coeficientes
1.9.3. Aplicaciones

1.10. Criterio de selección de modelos

1.10.1. El estadístico Cp de Mallows
1.10.2. La validación cruzada de modelos
1.10.3. La selección automática por pasos

Accederás a los contenidos presentados de manera atractiva y dinámica en píldoras multimedia que incluyen audio, vídeos, imágenes, esquemas y mapas conceptuales con el fin de afianzar el conocimiento”