Última actualización: 04/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Análisis Multivariante
(13712)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: GRANE CHAVEZ, AUREA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Probabilidad I Probabilidad II Técnicas de Inferencia Estadística I Técnicas de Inferencia Estadística II Álgebra Lineal Cálculo I Cálculo II Ampliación de Matemáticas Programación I Programación II
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS 1. Capacidad de identificación de problemas asociados a datos estadísticos en varias variables. 2. Adquirir destreza en la descripción de datos multivariantes. 3. Conocer las propiedades de las distribuciones multivariantes. 4. Capacidad de realizar contrastes de hipótesis sobre poblaciones multivariantes. 5. Conocer distintos tipos de distancias estadísticas. 6. Adquirir destreza en el manejo de técnicas de representación y reducción de la dimensión. 7. Adquirir destreza en el manejo de técnicas de clasificación. 8. 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.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción 2. Datos multivariantes 3. Normalidad multivariante 4. Análisis de componentes principales 5. Análisis canónico de poblaciones 6. Distancias y escalado multidimensional 7. Análisis de conglomerados 8. Análisis discriminante
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las competencias serán adquiridas por los alumnos mediante: [I] Lecciones magistrales: una por semana (14 sesiones) [II] Prácticas en el aula informática: una por semana (14 sesiones) 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. El sistema operativo preferente es Windows.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • PEÑA, D. . Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill. 2002
Bibliografía complementaria
  • Baíllo, A., Grané, A.. 100 problemas resueltos de Estadística Multivariante (implementados en Matlab). Delta Publicaciones. 2007

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.


Dirección web para más información: https://www.uc3m.es/ss/Satellite/Grado/es/Detalle/Estudio_C/1371212500697/1371212987094/Grado_en_Estadistica_y_Empresa