AZALPENA

Aldagai Anitzeko Analisiaren oinarrizko kontzeptuak, teknikak eta emaitzak aurkeztuko dira irakasgai honetan. Aldagai anitzeko teknika erabilgarrien definizio, hipotesi eta ezaugarri teorikoak ezagutuko dira. Egokia den testuinguruan teknika bakoitza aplikatzeko beharrezkoak diren metodoak garatuko dira eta eskuragarri dugun software estatistikoaren bidez garaturiko teknikak aplikatu eta lorturiko emaitzak interpretatuko dira.

TESTUINGURUA

Aldagai Anitzeko Analisia irakasgaia hautazkoa da eta Estatistika arloan sakondu nahi duten ikasleei zuzenduta dago. Beharrezkoa da hirugarren mailako Inferentzia Estatistikoa landuta izatea.

GAITASUN ESPEZIFIKOAK

GE01.- Probabilitateen kalkuluaren, estatistikaren eta programazio matematikoaren kontzeptuak eta emaitzak sakon ezagutzea.

GE03.- Zorizko gertaerekin, datu analisiarekin eta funtzio linealen optimizazioarekin erlazionatutako terminología zuzentasunez erabiltzea.

GE04.- Zorizko gertaerei eta datuen tratamenduari buruzko egoera tipikoak behar bezala modelizatzea

GE05.- Aipatutako egoerak aztertzeko baliabide informatiko egokiak ezagutzea eta horietako batzuk behar bezala erabiltzen jakitea

GE06.- Aipatutako egoera horietan lortu nahi den helburuaren arabera analisi-teknika egokia behar bezala hautatzea.

GE07.- Egoera horiek eskatzen dituzten kalkulu edota bistaratze gra koak behar bezala egitea, baliabide teoriko edota konputazional egokiak erabiliz.

GE08.- Egindako analisien emaitzak zentzu kritikoarekin interpretatzen jakitea.



IRAKASKUNTZA-EMAITZAK

- Aldagai anitzeko datuak aztertzeko teknika nagusien ikuspegi orokorra izatea.

- Datu multzo bat aztertzeko teknika zehatz egokiena arrazoituz aukeratzen jakitea.

- Analisiaren emaitzak zuzen interpretatzen jakitea.

- Aldagai anitzeko datuak aztertzeko edota programazio linealeko eta oso-mistoko arazoak konputazionalki ebazteko baliabide informatiko egokiak ezagutzea eta behar bezala erabiltzea.

1. SARRERA: aldagai anitzeko analisirako sarrera, aldagai anitzeko banaketa normala

2. EREDU LINEALA: erregresio lineal bakuna, erregresio lineal anizkoitza, eredu lineal

orokorra.

3. EREDU LINEAL OROKORTUA eta ANALISI DISKRIMINATZAILEA: erregresio logistikoa, poisson

erregresioa eta analisi diskriminatzailea.

4. FAKTORE ANALISIA: faktore analisi-motak, faktore analisiaren eredua, analisiaren faseak, faktoreen ateratze eta biraketa, osagai nagusietako analisia, komunalitateen lortzea, doikuntza-egokitasuna

5. KORRESPONDENTZIA ANALISIA: analisi orokorra, azpiespazio bat, puntu-hodeira doitzea, korrespondentzia sinpleetako analisia, korrespondentza anizkoitzetako analisia.

6. SAILKAPEN AUTOMATIKOA: sailkapen motak, distantzia eta algoritmoak, metodo hierarkikoak, metodo ez hierarkikoak.



Ordenagailuko praktiketan ikasitako estatistika-teknika ezberdinak datu-fitxategi zehatz batean aplikatuko dira baliabide informatikoak erabiliz. Lorturiko emaitzak erabiliko dituzte ikasleek txosten estatistikoa garatzeko.

Ikasturte hasieran, eGela plataforman argitaratuko dira irakasgaiaren apunteak, adibideak ebatzita eta irakasgaia lantzeko beharrezkoak diren material ezberdinak.

Eduki teorikoa klase magistraletan azalduko da, Bibliografian eta erabili beharreko materialen agertzen diren oinarrizko erreferentziei jarraituz. Klase magistral horiek osatzeko, ikasgelako praktikak daude, non azaldutako aldagai anitzeko teknika ezberdinei loturiko adibide praktikoen emaitzak landuko diren.



Ordenagailuko praktiketan, ikasleak lan-taldetan banatuko dira eta talde bakoitzak fitxategi zehatz bat landu beharko du, azaldutako teknika ezberdinak aplikatuz, txosten estatistiko bat osatu beharko dutelarik. Txosten estatistiko idatzia entregatu beharko dute eta horren ahozko azalpena egin ere.

• Ebaluazio Jarraituaren Sistema
• Azken Ebaluazioaren Sistema
• Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
  • Ikusi orientazioak (%): 100

EBALUAZIO JARRAITUA:

Azken azterketa idatzia (%50)

Praktikak (ikasturte osoan zehar landu beharreko lana). Txosten idatzia eta ahozko aurkezpena egitea (%50)



AZKEN EBALUAZIOA (9.asterarte (hau barne) eska daiteke; data horretarako eskaerarik jaso ezean, ebaluazio jarraitua aplikatuko da):

Azken azterketa idatzia (ebaluazio jarraitua egiten duten ikasleekin batera) (%50)

Azterketa praktikoa: lan praktikoa garatzeko 24 ordu. Frogaren hasieran emandako datu basea hartuta, kurtsoan zehar landutako konpetentzia guztiak menperatzen direla frogatu beharko da.(%50)



UKO EGITEA

Ohiko deialdian, azterketa idatzira aurkezten ez den edo txosten estatistikoa ematen ez duen ikaslearen kalifikazioa Ez-aurkeztua izango da, nahiz eta ahozko aurkezpena egina izan.

Azken azterketa idatzia (ebaluazio jarraitua egiten duten ikasleekin batera) (%50)

Azterketa praktikoa: lan praktikoa garatzeko 24 ordu. Frogaren hasieran emandako datu basea hartuta, kurtsoan zehar landutako konpetentzia guztiak menperatzen direla frogatu beharko da.(%50) Txosten estatistikoaren ebaluazioa gainditu bada, ohiko deialdian egindako praktiken nota mantenduko da. Horrela, ez da egongo azterketa praktikoa egin beharrik.

Apunteak eta eGela plataforman argitaraturiko materialak.

Oinarrizko bibliografia

- Julian J. Faraway. Linear models with R., Chapman & Hall/CRC, 2014 (second ed.)

- Julian J. Faraway. Extending the linear model with R, Chapman & Hall/CRC,2005

- Michael Greenacre. La práctica del análisis de correspondencias, Fundación BBVA, 2008.

- David W. Hosmer, Stanley Lemeshow and Rodney X. Sturdivant. Applied Logistic Regression, Wiley, 2013 (third ed.).

- Daniel Peña, Análisis de datos multivariantes, McGraw-Hill, 2002.

- Sanford Weisberg, Applied Linear Regression, Wiley, 2013 (fourth ed.).

- Husson, F., Le, S., Pages, J. Exploratory multivariate analysis by example using R. Chapman & Hall/CRC Texts in Computer Science and Data Analysis, 2017 (second ed.)

Gehiago sakontzeko bibliografia

- Annette J. Dobson & Adrian Barnett. An Introduction to Generalized Linear Models. Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science. 2008 (third ed.).
- Michael Greenacre.. Theory and aplication of Correspondence Analysis. London Academic Press, 1984.
- Frank E. Harrell. Regression modeling strategies. Springer, 2001
- Michel Jambu. Exploratory and Multivariate Data Analysis. Academic Press, 1991.
- David G. Kleinbaum, Lawrence L. Kupper, Azhar Nizam, and Eli S. Rosenberg. Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. Cengage Learning, 2013 (fifth ed.).
- Peter McCullagh & John.A.Nelder. Generalized Linear Models. Chapman and Hall, 1989. ((second ed.).
- Ewout W Steyerberg. Clinical prediction models: a practical approach to development, validation, and updating. Springer, 2008

Aldizkariak

- Biometrical journal: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291521-4036/
- BMC Medical research methodology: http://www.biomedcentral.com/bmcmedresmethodol
- Journal of Applied Statistics: http://www.tandfonline.com/loi/cjas20#.VWw8eUYpp8E
- Statistics in medicine: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291097-0258
- Statistical methods in medical research: smm.sagepub.com/

Web helbideak

- R-project: http://www.r-project.org