Última modificació: 23-07-2013
200608 - SIM - Simulació
Introduir a l'alumnat en la metodologia de simulació de Montecarlo per a estudiar les propietats de mètodes estadístics.
Introduir al alumne a la simulació com una tècnica de la Investigació Operativa per tractar amb models de sistemes quan els mètodes analítics no son aplicables per no existir-ne o per no ser computacionalment eficients. Aprofundir en la metodologia de la construcció de models per a la presa de decisions. Presentar una visió panoràmica dels mètodes de simulació i en particular els de simulació de sistemes discrets. Que l'alumne faci l'aprenentatge de l'enfocament específic del mètode de la programació d'esdeveniments. Familiaritzar a l'alumne amb els mètodes estadístics d'anàlisi de les dades de simulació, la caracterització de l'aleatorietat de les dades d'input, els mètodes de Monte Carlo per a la generació de mostres, el disseny d'experiments i l'anàlisi de resultats.
Continguts
Última modificació: 23-07-2013
200608 - SIM - Simulació
-1 prova parcial dels temes 1 a 3, eliminatòria de matèria.
-2 treballs pràctics, cadascun dels quals constarà de dos apartats que s'hauran d'entregar en moments diferents.
-1 examen final, temes 4 i 5 per qui hagi superat el parcial, temes 1 a 5 en cas contrari.
Sigui "E" la nota d'exàmens (mitjana de parcial i final si s'ha superat el parcial, o bé final solament) i "T" la nota mitjana dels treballs. La nota final serà 0.5E + 0.5T.
Sistema de qualificació
Normes de realització de les activitats El parcial elimina matèria si s'aprova.
El lliurament satisfactòri dels Treballs Pràctics és imprescindible per aprovar l'assignatura.
Bibliografia
Campus virtual Altres recursos:
Bàsica:
Gentle, J.E. Elements of computational statistics [en línia]. Springer, 2002Disponible a:
<http://ebooks.springerlink.com/UrlApi.aspx?action=summary&v=1&bookid=108072>. ISBN 0387954899.
Banks, J. et al. Discrete-event system simulation. Prentice Hall, 2005.
Law, Av.M.; Kelton, W.D. Simulation modeling and analysis. McGraw-Hill, 2000.
Fishman, G.S. Discrete-event simulation modeling, programming and analysis. Springer, 2001.
Robert, C.P.; Casella, G. Monte Carlo statistical methods. Springer, 2004.
Ross, S.M. Simulation. 4a ed. Academic Press, 2006.
Última modificación: 23-07-2013
200609 - ATV - Análisis de Tiempo de Vida
Competencias de la titulación a las que contribuye la asignatura Otros:
GUADALUPE GÓMEZ MELIS - A OLGA JULIÀ DE FERRAN - A KLAUS GERHARD LANGOHR - A Responsable: GUADALUPE GÓMEZ MELIS
Unidad que imparte:
Curso:
Créditos ECTS:
715 - EIO - Departamento de Estadística e Investigación Operativa 2013
5 Idiomas docencia: Castellano Unidad responsable: 200 - FME - Facultad de Matemáticas y Estadística
Profesorado
Específicas:
Transversales:
3. Capacidad para dominar la terminologia propia de algún ámbito en el que sea necesaria la aplicación de modelos y métodos estadísticos o de investigación operativa para resolver problemas reales.
4. Capacidad para formular, analizar y validar modelos aplicables a problemas de índole práctica. Capacidad de seleccionar el método y/o técnica estadística o de investigación operativa más adecuado para aplicar dicho modelo a cada situación o problema concreto.
5. Capacidad para formular y resolver problemas reales de toma de decisiones en los diferentes ámbitos de aplicación sabiendo elegir el método estadístico y el algoritmo de optimización más adecuado en cada ocasión.
6. Capacidad para utilizar el software más adecuado para realizar los cálculos necesarios en la resolución de un problema.
1. EMPRENDIMIENTO E INNOVACIÓN: Conocer y entender la organización de una empresa y las ciencias que rigen su actividad; tener capacidad para entender las normas laborales y las relaciones entre la planificación, las estrategias industriales y comerciales, la calidad y el beneficio.
2. USO SOLVENTE DE LOS RECURSOS DE INFORMACIÓN: Gestionar la adquisición, la estructuración, el análisis y la visualización de datos e información en el ámbito de especialidad, y valorar de forma crítica los resultados de dicha gestión.
Capacidades previas
El estudiante ha de estar familiarizado con los siguientes conceptos: función de verosimilitud, método de la máxima verosimilitud, modelos de regresión, metodología de pruebas de hipótesis.
Requisitos
Conocimientos del software R
Última modificación: 23-07-2013
200609 - ATV - Análisis de Tiempo de Vida
El análisis de la supervivencia se utiliza en muchos campos para analizar datos que representan la duración entre dos sucesos. También se conoce como análisis de la historia de los sucesos (event history analysis), análisis del tiempo de vida (lifetime data analysis), análisis de fiabilidad (reliability analysis) y análisis del tiempo hasta el suceso (time to event analysis). Una característica clave que distingue el análisis de la supervivencia de las otras áreas de la estadística es que los datos de supervivencia están generalmente censurados y algunas veces truncados. La censura aparece cuando la información de que se dispone para algunos individuos es incompleta y esto puede suceder por distintos motivos.
El curso de Análisis de la Supervivencia engloba una serie de procedimientos y técnicas para analizar datos censurados y/o truncados y cuando la hipótesis de normalidad no es adecuada. Esta asignatura, aunque se enfoca desde el punto de vista de las aplicaciones en medicina, en salud pública y en epidemiología, tiene aplicación directa a otras disciplinas como por ejemplo en los estudios económicos, en las ciencias actuariales, en la ingeniería y en los estudios demográficos.
El objetivo del curso, es por un lado, desarrollar el marco teórico propio del análisis de la supervivencia y por otro, poner en práctica los conocimientos adquiridos a través del uso de un paquete estadístico (R).
Objetivos de aprendizaje de la asignatura
Dedicación total: 125h Grupo grande/Teoría:
Grupo mediano/Prácticas:
Grupo pequeño/Laboratorio:
Actividades dirigidas:
Aprendizaje autónomo:
30h 0h 15h 0h 80h
24.00%
0.00%
12.00%
0.00%
64.00%
Horas totales de dedicación del estudiantado Teoría:
Son sesiones de hora y media donde se presenta el material de la asignatura. El profesor presenta los contenidos con ayuda del ordenador. Se enfatizan las ideas y la intuición
Se discuten los temas apoyándose en situaciones reales de ensayos clínicos o de estudios epidemiológicos.
Problemas:
Están incorporados a las sesiones de prácticas.
Prácticas:
Son sesiones de hora y media que se hacen en el aula de informática y en las que se integra la resolución de problemas de tipo teórico con la realización de ejercicios con la ayuda del ordenador.
Metodologías docentes
Última modificación: 23-07-2013
200609 - ATV - Análisis de Tiempo de Vida
Contenidos