INFORMACIÓN GENERAL SOBRE LA ASIGNATURA

TÉCNICAS MULTIVARIANTES DE ANÁLISIS DE DATOS

(2014-2015)

· Objetivos del Curso

· Programa

· Organización de la asignatura

· Evaluación de la asignatura

· Bibliografía básica

· Bibliografía complementaria

Objetivos del curso	Subir
El objetivo de curso es presentar una introducción al Análisis Multivariante a un nivel intermedio. El énfasis reside tanto en las aplicaciones como en los ejemplos, y no tanto en los desarrollos teóricos. La asignatura requiere de un uso intensivo del ordenador, mediante programas tales como Excel, MATLAB, R, SAS, SPSS, Statgraphics, ,... y otros paquetes de carácter numérico y estadístico. Los prerrequisitos son unos conocimientos sólidos de Álgebra Matricial, así como de unos buenos fundamentos de Estadística.
Programa	Subir
1. Introducción. La matriz de datos. Vector de medias. Matrices de covarianzas y de correlación. Métodos gráficos. Combinaciones lineales. 2. Componentes principales. Motivación y construcción. Ejemplos con datos. Caso estandarizado. 3. Distribución normal multivariante. Propiedades básicas. 4. Análisis factorial. Modelo factorial ortogonal. Estimación y rotación de factores. Ejemplos de aplicación. Apéndice: [I] Álgebra de matrices. Autovalores y autovectores. [II] Software estadístico: Excel, Matlab, R, SAS, SPSS, Statgraphics, ....
Organización del curso	Subir
Las competencias serán adquiridas por los alumnos mediante: [I] Lecciones magistrales: una por semana; [II] Prácticas en el aula informática: una por semana. Las actividades [I] y [II] se dedicarán a desarrollar ejercicios, problemas, y ejemplos detallados con datos. En las clases se hará un uso intensivo de recursos disponibles en Aula Global. Se distribuirán también resúmenes de algunos de los contenidos del curso, con el fin de facilitar una mejor asimilación de los mismos.
Evaluación de la asignatura	Subir
Evalución continua: 50%. Consistirá en dos partes: [1] Un examen parcial (20%); [2] Entrega de un Cuaderno de Prácticas con actividades de ordenador y de análisis de datos (30%). Examen final: 50%.
Bibliografía básica	Subir
JOHNSON, R. A. and WICHERN, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis, 6^th Edition, Prentice Hall.
Bibliografía complementaria	Subir
EVERITT, B. and HOTHORN, T. (2011). An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer. JOHNSON, D. E. (1998). Applied Multivariate Methods for Data Analysts. Duxbury Press. MANLY, B. F. J. (2004). Multivariate Statistical Methods: A Primer. Third Edition. Chapman and Hall/CRC.

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