Tratamiento Estadístico Computacional de la Información (conjunto con UPM)
Master's Programme. Academic Year 2024/2025.
MÉTODOS DE ANÁLISIS MULTIVARIANTE - 607578
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 063U - MÁSTER UNIVERSITARIO EN TRATAMIENTO ESTADÍSTICO COMPUTACIONAL DE LA INFORMA (2013-14)
- Carácter: OBLIGATORIA
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
Transversales
Específicas
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Clases prácticas
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Requisitos
Objetivos
Resultados del aprendizaje:
● Capacidad para abordar diferentes problemáticas de negocio a través del tratamiento de datos y el ajuste de modelos de carácter no supervisado.
● Manejo y evaluación de modelos multivariantes.
● Capacidad para seleccionar las técnicas multivariantes más adecuadas para tratar la información, el orden de ejecución de las mismas y el alcance de cada una de ellas y su interpretación.
● Conocimiento de los fundamentos estadísticos y geométricos de cada uno de los modelos de análisis multivariante estudiados.
● Manejo de software estadístico relativo a técnicas multivariantes.
● Elaboración y presentación de informes estadísticos.
Contenido
Métodos de Análisis Multivariante:
o Inferencia en Normal Multivariante.
o Análisis de Componentes Principales.
o Análisis Factorial.
o Análisis de Correspondencias.
o Análisis Discriminante.
Evaluación
Examen teórico-práctico: 40% (b)
Asistencia y participación activa: 10% (c)
Para que las ponderaciones anteriores sean aplicadas es preciso:
i. Asistir al menos al 80% de las sesiones presenciales.
ii. Alcanzar al menos 3,5 puntos sobre 10 en el examen teórico-práctico.
La nota de los apartados (a) y (c) se conservará en su caso para la convocatoria extraordinaria.
Bibliografía
Cuadras, C. M. (2007): Nuevos Métodos de Análisis Multivariante. Ed. CMC Editions Barcelona.
Hair, F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., Black, W. C. (1999): Análisis multivariante, Prentice Hall
Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. (2001): The Elements of Statistical Learning, Springer
James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013): An introduction to Statistical Learning, Springer
Johnson A. R., Wichern D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson International Ed 2007.
Lebart, L., Morineau, A., Warwick, K. M. (1984): Multivariate Descriptive Statistical Analysis. New York John Wiley & sons.
Mardia, K. V., Kent J. T., Bibby, J. M. (1979): Multivariate Analysis. Academic Press.
Morrison, D. (1990): Multivariate Statistical Methods. Mac Graw Hill.
Peña D. (2002): Análisis de Datos Multivariante. Mac Graw Hill.
Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 07/10/2024 - 04/12/2024 | LUNES 19:30 - 21:00 | - | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO |
MIÉRCOLES 19:30 - 21:00 | - | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO |