Última actualización: 19/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Análisis de Datos Multivariantes
(14239)
Titulación: Master Universitario en Ciencias Actuariales y Financieras (224)
Escuela de Empresa


Coordinador/a: MEILAN VILA, ANDREA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Estadística Actuarial Fundamentos de Estadística, Álgebra Lineal, y Análisis Matemático. Se recomienda también tener alguna familiaridad con técnicas de programación basadas en MATLAB y R
Objetivos
Conocimiento de técnicas estadísticas de Análisis de Datos Multivariantes con aplicaciones en Finanzas y Ciencias Actuariales Aprendizaje de software estadístico de Análisis de Datos Multivariantes, en especial R
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción 1.1 Datos multivariantes 1.2 La matriz de datos 1.3 Vector de medias. Matrices de covarianza y correlación 1.4 Métodos gráficos 1.5 Combinaciones lineales 2. Análisis de conglomerados 2.1 Medidas de proximidad 2.2 Agrupación jerárquica: Método de Ward 2.3 Agrupación no jerárquica: método de las K-medias 2.4 Ejemplos de aplicación con datos 3. Conceptos poblacionales y muestrales 3.1 Vectores y matrices aleatorias 3.2 Valores esperados 3.3 Distribuciones muestrales 4. Distribución normal multivariante 4.1 Propiedades básicas. 4.2 Métodos de simulación 4.3 Ejemplos de aplicación en finanzas 5. Componentes principales 5.1 Motivación y construcción. 5.2 Caso estandarizado. 5.3 Ejemplos con datos. 6. Análisis factorial 6.1 Modelo factorial ortogonal 6.2 Estimación y rotación de factores 6.3 Ejemplos de aplicación 7. Análisis de regresión 7.1 Regresión lineal simple 7.2 Regresión lineal múltiple 7.3 Análisis de residuales 7.4 Ejemplos de aplicación 8. Modelos lineales generalizados 8.1 Modelos logit y probit 8.2 Regresión de Poisson 8.3 Modelos de elección múltiple 8.4 Ejemplos de aplicación
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las competencias serán adquiridas por los alumnos mediante: 1. Clases magistrales: una por semana (14 sesiones) 2. Prácticas en el aula informática: una por semana (14 sesiones) Las actividades 1. y 2. se dedicarán a desarrollar ejercicios, problemas, y ejemplos detallados con datos. En las clases se hará un uso intensivo de los recursos disponibles en Aula Global.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 50
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 50
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • ALDÁS, J. y URIEL, E.. Análisis Multivariante aplicado con R, 2ª Ed.. Paraninfo. 2017

El programa de la asignatura podría 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/master/ciencias-actuariales