DATOS PROFESOR
 
Nombre  
Correo  
Despacho  
Tlf.  

ANÁLISIS MULTIVARIANTE

 

 

 

 

DATOS ASIGNATURA
 
Curso
Cuatrimestre
Créditos 7

OBJETIVOS
Presentar las herramientas principales del análisis multivariante, en concreto, métodos para :


1. Describir muchas variables
2. Reducir su dimensión
3. Encontrar grupos
4 Clasificar
5. Relacionar conjuntos de variables

TEMARIO

TEMAS
DESCARGA
Tema   1: Repaso de Conceptos fundamentales. Matriz de varianzas y covarianzas. Varianza Generalizada.. Clasificación de los métodos de Análisis Multivariante de datos. Métodos Gráficos. Proyecciones lineales.
Tema 2:Componentes Principales. Fundamentación. Obtención de los componentes. Interpretación. Ejemplos.
Tema 3: Otras técnicas de reduccion de dimensión. Escalogramas multidimensionales. Análisis de correspondencias.
Tema 4: Cluster:Medidas de similaridad. K-medias   Métodos jerárquicos. Métodos no jerárquicos. Aplicaciones
Tema 5: Distribuciones Multivariantes. Modelos de Probabilidad. La Distribucion Normal Multivariante.   Propiedades. Otras Distribuciones multivariantes.
 
Tema 6:   Inferencia Multivariante. Estimación. Maxima Verosimilitud. El método EM. Contraste de Hipótesis. Contrastes de Medias. Contrastes de Varianzas .
 
Tema 7: Análisis Factorial . El Modelo. Identificación. Estimación. Diagnosis. Estimación de los factores. Ejemplos y Aplicaciones.
 
Tema 8: Análisis Discriminante. Clasificación óptima de dos poblaciones. Métodos clásicos. Cladificación logística. Otros métodos.
 
Tema 9: Análisis de mezclas. Estimación de mezclas. Metodos probabilisticos de cluster. EL metodo SAR.
 
Tema 10: Correlaciones Canónicas. Planteamiento del problema. Obtención de las variables canónicas. Casos particulares. Aplicaciones.  

CRITERIOS EVALUACIÓN

20% participación en clase, 40% trabajo, 40% examen.

REFERENCIAS Y COMPLEMENTOS

- Daniel Peña: Análisis de datos multivariantes. McGraw Hill. 2005

- Cuadras, C.M. (1991):   Métodos de Análisis Multivariante. Editorial Universitaria de Barcelona (2ª edición).
- Dillon, W., Goldstein, M. (1984).: Multivariate Analysis. New York, Wiley
- Krzanowski, W.J. (1988): Principles of Multivariate Analysis: A. User's Perspective. Oxford University Press, Oxford
- Mardia, K.V., Kent, J.T. y Bibby, J.M. (1979): Multivariate Analysis. New York, Academic Press.
- Seber, G.A.F. (1984): Multivariate Observations. New York, Wiley

EJERCICIOS

TEMA
DESCARGA

EXAMENES

AÑO
DESCARGA