ANALISIS MULTIVARIADO - 137909
- Descripción :Entrega las herramientas teoricas con aplicaciones practicas, para que el estudiante logre identificar, en una investigacion o problematica laboral, cuando utilizar estas tecnicas multivariadas, la correcta eleccion del metodo y analisis de los resultados obtenidos.
- Resultados aprendizaje esperados :El alumno sera capaz de identificar desde una problematica de investigacion o laboral, la necesidad de utilizar las tecnicas multivariadas.
El alumno resolvera un analisis de varianza multivariado (MANOVA), de componentes principales, de discriminante, de cluster y regresion multiple a traves del uso del programa estadistico Infostat (version libre), interpretando la significancia de los resultados y su discusion.
- Contenidos :1. Principios del analisis multivariado
1.1 ?Que es el analisis multivariante?
1.2 Escalas de medida
1.3 Datos ausentes
1.4 Verificacion de supuestos
1.5 Perfiles multivariados
2. Analisis de Varianza Multivariado (MANOVA)
2.1 Definicion de MANOVA
2.2 Diferencia entre dos grupos: estadistico de T2-Hotelling
2.3 Diferencia entre k grupos: mrc de Roy, lambda de Wilks, criterio de Pillai y la traza de Hotelling.
3. Analisis de Componentes Principales (ACP)
3.1 Definicion y obtencion de las componentes principales
3.2 Variabilidad explicada por las componentes principales
3.3 Representacion de una matriz de datos
3.4 Numero de componentes principales
4. Analisis de Discriminante
4.1 ?Que es el analisis de discriminante?
4.2 Funcion discriminante
4.3 Clasificacion cruzada y tasa de error.
4.4. Biplot
5. Analisis de Cluster
5.1 ?Que es el analisis de cluster?
5.2 Dise?o de la investigacion del analisis de cluster
5.3 Dendograma
5.4 Validacion y perfil de los grupos.
6. Regresion Multiple.
6.1 Objetivos de la regresion multiple
6.2 Estimacion del modelo de regresion
6.3 Validacion de los resultados
6.4 Prediccion con el modelo
- Metodología :La metodologia de ense?anza del curso sera mediante clases expositivas teoricas y practicas, con analisis de casos reales. Se usara el programa estadistico Infostat para la resolucion de ejercicios practicos.
- Evaluación :La evaluacion sera desde dos aspectos:
1. Asistencia a clases y participacion: Se medira el porcentaje de asistencia y dedicacion al curso sesion a sesion, mediante la aplicacion de cuestionarios de autoevaluacion.
2. Realizacion de un caso al final de cada tema: el alumno debera aplicar las tecnicas ense?adas de manera de reafirmar lo adquirido.
- Facultad :INGENIERIA AGRICOLA
- Departamento :MECANIZACION Y ENERGIA
- Creditos :3
- Creditos Transferibles:0
- Duración :SEMESTRAL
- Horas Teóricas :2
- Horas Practicas :2
- Horas Laboratorio :0
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