Economía - Matemáticas y Estadística Plan 2019. (Plan a extinguir)
Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.
ANÁLISIS MULTIVARIANTE - 900727
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: DT30 - DOBLE GRADO ECONOMÍA - MATEMÁTICAS Y ESTADÍSTICA (2019) (2019-20)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG3 - Conocer los teoremas y modelos clásicos en distintas áreas de la Matemática y de la Estadística.
CG4 - Asimilar la definición de nuevos objetos matemático-estadísticos, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar dichos objetos en diferentes contextos.
Transversales
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y que posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de la Estadística, con base en las Matemáticas.
CT3 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (dentro del área de la Estadística y las Matemáticas y de alguno de sus campos de aplicación) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Específicas
CE2 - Resolver problemas de Estadística mediante herramientas matemáticas e informáticas.
CE3 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para resolver problemas estadísticos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Seminarios
Trabajo individual o en grupo tutorizado por el profesor
Exposición oral en grupos de las prácticas informáticas
Clases prácticas
Laboratorios
Exposiciones
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
El objetivo es manejar los métodos mas utilizados en análisis multivariante y poder aplicarlos a conjuntos reales de datos.
Requisitos
Objetivos
1. Conocer conceptos y distribuciones probabilísticas útiles en análisis multivariante 2. Aplicar técnicas inferenciales bajo normalidad en contexto multivariante 3. Conocer algunos modelos multivariantes basicos y saber utilizarlos en el analisis de conjuntos de datos 4. Utilizar software estadistico en analisis multivariantes
Contenido
Modelos multivariantes.
Distribuciones de interés.
Análisis factorial.
Correlaciones canónicas.
Discriminación y
Otros modelos y técnicas de aprendizaje supervisado: Estimador Naive-
Software estadístico aplicado al análisis multivariante.
Evaluación
Realización de ejercicios y prácticas: 30%
Nota*: El resultado del examen final sobre 10 debe ser superior a 3 para ser considerado en la calificación final.
Bibliografía
2. Johnson, R.A., Wichern, D.W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall.
3. Peña, D. (2002). Análisis de datos multivariantes. McGraw-Hill.
Bibliografía complementaria:
1. Giri, N. (2004). Multivariate Statistical Analysis. Marcel Dekker.
2. Härdle, W., Simar,L. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Springer.
3. Rencher, A. (2002). Methods of Multivariate Analysis. Willey.
4. Timm, N. (2002). Applied Multivariate Analysis. Springer.
Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 04/09/2023 - 15/12/2023 | MIÉRCOLES 17:00 - 18:00 | S-106 | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO FRANCISCO JAVIER GARCIA CRESPO |
MIÉRCOLES 18:00 - 19:00 | S-106 | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO FRANCISCO JAVIER GARCIA CRESPO |
Clases en aula de informática | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 04/09/2023 - 15/12/2023 | JUEVES 19:00 - 20:00 | INF4 Aula de Informática | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO FRANCISCO JAVIER GARCIA CRESPO |
JUEVES 20:00 - 21:00 | INF4 Aula de Informática | ELENA SALOME ALMARAZ LUENGO FRANCISCO JAVIER GARCIA CRESPO |