Docentes:
Mgter. Patricia Bertolotto
Dra. Laura Nores

Carga horaria:
40 horas.

Breve descripción: 
Presenta la teoría que extiende el tratamiento de los modelos de Gauss-Markov a una familia más amplia, unificando un gran número de modelos estadísticos clásicos. Se presentan los modelos naturales o patrones para distintos tipos de datos relacionados principalmente a proporciones y conteos. Desarrolla los algoritmos de estimación y generaliza el análisis de la varianza a través de desvíos apropiados. Construye las técnicas de diagnósticos para cada componente del modelo presentado. Aborda tópicos específicos sobre la construcción de modelos generalizados en las Ciencias Sociales y Naturales. 

Contenidos mínimos: 
Familia Exponencial uniparamétrica. Propiedades de estimadores. Procesos de ajuste de modelos. El modelo lineal generalizado. Componentes del modelo. Métodos de estimación. Procesos de inferencia. Medidas de bondad de ajuste. Tipos de residuos. Modelos para datos continuos con varianza constante. Modelo de Regresión Logística para datos binarios y politómicos. Modelos log-lineales. Superdispersión. 

Bibliografía:
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