DESCRIPTORES

Una introducción a los métodos estadísticos multivariantes más utilizados: Componentes principales, Análisis factorial, Análisis Cluster, Regresión multivariante, Correlación canónica, Análisis Discriminante...



CONTENIDO

1. Componentes principales.

2. Análisis factorial.

3. Análisis de correspondencias.

4. Análisis de tablas de contingencia.

5. Reescalado multidimensional métrico y no métrico.

6. Análisis Cluster.

7. Arboles de regresión y clasificación.

8. Distribución normal multivariante y asociadas a ella.

9. Contrastes sobre el vector de medias y matriz de covarianzas en la distribución normal multivariante.

10. Análisis de correlación canónica.

11. Análisis discriminante.

Componentes principales

Análisis factorial

Análisis de correspondencias.

Análisis de tablas de contingencia

Reescalado multidimensional métrico y no métrico

Análisis Cluster.

Arboles de regresión y clasificación

Distribución normal multivariante y asociadas a ella.

Análisis de correlación canónica

11. Análisis discriminante.

• Sistema de Evaluación Final
• Herramientas y porcentajes de calificación:
  • Prueba escrita a desarrollar (%): 50
  • Realización de prácticas (ejercicios, casos o problemas) (%): 30
  • Trabajos individuales (%): 20

Con periodicidad aproximadamente decenal los estudiantes deben realizar prácticas, generalmente requiriendo el uso de ordenador y software estadístico (R); la formación necesaria, aunque R ya ha sido utilizado en asignaturas previas, es parte del curso.



El trabajo es individual, y su repercusión en la nota final es del 50%, correspondiendo el resto al examen final. Estos porcentajes y la cadencia de los tranbajos pueden variar en función del número de matriculados.



Aquellos alumnos que sean evaluados mediante evaluación continua, recibirán la calificación de "No Presentado" si no se presentan a la prueba final. De acuerdo con la normativa de permanencia vigente la calificación de "No presentado" implica la renuncia voluntaria a la correspondiente convocatoria.



El alumno que, por las causas justificadas recogidas en la normativa de evaluación, desee estar exento de evaluación continua deberá solicitarlo en Decanato en los plazos previstos para ello.



La evaluación para aquellos estudiantes que en primera convocatoria estén exentos del sistema de evaluación continua y para los que se presenten a la segunda convocatoria de cada curso académico será, en todo caso, una prueba final que determinará el 100% de la calificación. En esta prueba se evaluarán todas las competencias y contenidos desarrollados en las actividades del periodo de docencia presencial de la asignatura.

La asignatura tiene un fuerte componente computacional, porque las técnicas enseñadas hacen uso de él. Es accersible, sin embargo, a personas sin experiencia previa de cálculo, pues se enseña en ella lo preciso para realizar las prácticas. Los alumnos que lo precisen pueden tener acceso al Laboratorio de Economía Cuantitativa, cuyas instalaciones tienen por finalidad dar apoyo a este tipo de asignaturas.

Bibliografía básica

D. Peña. Análisis de Datos Multivariantes. McGraw-Hill, 2002.



Hay también notas de curso, incompletas.

Bibliografía de profundización

C.M. Cuadras. Métodos de Análisis Multivariante. Eunibar, Barcelona, 1981.
H.H. Harman. Análisis Factorial Moderno. Saltés, 1980.
D.E. Johnson. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. Thomson, 1998.

La mayoría de la bibliografía, no obstante, son manuales y monografías en inglés.

Direcciones web

La asignatura Estadística: Análisis Multivariante de la extinguida especialidad de Economía Cuantitativa es en su orientación y contenido no muy diferente a ésta. Materiales, prácticas, etc. pueden verse en http://www.et.bs.ehu.es/~etptupaf.