Última actualización: 08/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Análisis Multivariante II
(13727)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: GALEANO SAN MIGUEL, PEDRO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Optativa
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Análisis exploratorio de datos Teoría Estadística Elemental I Teoría Estadística Elemental II Técnicas de Inferencia Estadística I Técnicas de Inferencia Estadística II Métodos matemáticos avanzados I Métodos matemáticos avanzados II Métodos Matemáticos I Métodos Matemáticos II Análisis Multivariante Análisis de regresión
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS 1. Adquirir manejo de técnicas para la reducción de la dimensión tales como el análisis factorial, el escalado multidimensional y el análisis de correspondencias. 2. Adquirir destreza en problemas de heterogeneidad como el análisis de conglomerados. 3. Capacidad de analizar la dependencia entre variables multivariantes como la regresión multivariante y las correlaciones canónicas. 4. Conocer aplicaciones al marketing y las finanzas del análisis multivariante. 5. Conocer herramientas informáticas para el Análisis Multivariante. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad para entender un problema real y plasmarlo en un problema estadístico. 2. Modelización y resolución de problemas. 3. Capacidad de análisis y síntesis. 4. Comunicación oral y escrita. 5. Capacidad de trabajar en grupo.
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción. 1.1 ¿De donde venimos? 1.2 ¿Adonde vamos? 2. Análisis de conglomerados. 2.1 Introducción. 2.2 Métodos de partición. 2.3 Métodos jerárquicos. 3. Escalado multidimensional. 3.1 Introducción. 3.2 Distancias, proximidades y disimilaridades. 3.3 Escalado multidimensional métrico. 4. Análisis factorial. 4.1 Introducción. 4.2 El modelo factorial. 4.3 Estimación de los parámetros del modelo factorial. 4.4 Rotaciones en el modelo factorial. 4.5 Puntuaciones del modelo factorial. 4.6 Procedimientos alternativos. 5. Regresión multivariante. 5.1 Introducción. 5.2 Regresión univariante. 5.3 Regresión multivariante. 6. Correlaciones canónicas. 6.1 Introducción. 6.2 Correlaciones canónicas.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (4 ECTS): Clases teóricas con material de apoyo disponible en la Web. Prácticas (2 ECTS): Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales en aulas informáticas. Trabajos a realizar en grupo. Exposiciones orales y debates. Tutorías colectivas previas a la realización de pruebas parciales y para la realización del trabajo final. Tutoría colectiva en la semana 15 del curso.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Daniel Peña. Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill. 2002

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.