Pulse aquí si desea visionar el fichero referente al cronograma sobre el número de horas de los estudiantes.

Requisitos previos

Los adquiridos al cursar las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I".

Recomendaciones

Haber superado las asignaturas "Estadística" y "Matemáticas I" de primer curso.

Profesorado

Nombre	Apellido 1	Apellido 2	C.C.E.	Coordinador
ANTONIO JESUS	ARRIAZA	GOMEZ	PROFESOR SUSTITUTO INTERINO	N
FERNANDO	FERNANDEZ	PALACIN	Profesor Titular Universidad	S
Mª AUXILIADORA	LÓPEZ	SÁNCHEZ	Profesor Titular Escuela Universitaria	N

Competencias

Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.

Resultados Aprendizaje

Actividades formativas

Básicamente se desarrolla a partir de
clases
magistrales, apoyada en presentaciones
multimedia
y la resolución de ejercicios
teórico-prácticos.
Cada tema se completará con el
planteamiento,
discusión y resolución de un supuesto
general de
carácter aplicado que recoja la mayoría
de los
conceptos y técnicas del tema.

Estas clases se dedicarán al planteamiento y
resolución de supuestos prácticos.

Seis prácticas de 2,5 horas recogiendo los
distintos bloques de la asignatura. Las prácticas
se impartirán con un software estadístico de
referencia, a ser posible de
licencia libre al objeto de facilitar su
instalación en los ordenadores personales del
alumno y su futura implantación sin costes en los
futuros centros de trabajo.
Además se le proporcionará al alumno un guión
detallado por cada práctica al objeto de
coordinar la actividad global del grupo.

Contemplan el trabajo realizado por el alumno
para
comprender los contenidos impartidos en teoría,
la resolución de ejercicios y problemas, la
elaboración de supuestos prácticos de
informática, así como la realización de búsquedas
bibliográficas.

Se invitará explícita y personalmente a los
alumnos de forma que éstos puedan plantear todas
aquellas cuestieones que afecten al desarrollo de
la asignatura y la aprehensión de los
conocimientos y técnicas. Se intentará que  todos
los alumnos acudan al menos en una ocasión a la
tutoría para debatir los aspectos comentados
arriba con el profesor. También se cuestionarán
los métodos específicos de enseñanza y las
relaciones profesor-alumno.

Evaluación

Criterios Generales de Evaluación

Se evaluará tanto la aprehensión de conocimientos por parte de los alumnos como
la
capacidad de resolver supuestos prácticos y la interpretación de resultados y
elaboración de informes, teniendo en cuenta el uso apropiado de la terminología y
el lenguaje estadístico. Para ello se realizarán ejercicios, controles y
trabajos.

Procedimiento de Evaluación

Procedimiento de calificación

Las actividades se calificarán de la siguiente forma:
- Examen final (60%)
- Pruebas de seguimiento (15%)
- Supuestos prácticos de informática (15%)
- Ejercicio de repaso (10%)

Descripcion de los Contenidos

            Tema 1: Modelo Lineal: Regresión lineal y Regresión logística
        

            Tema 2: Series temporales: ARMA y ARIMA

        

            Tema 3: Técnicas de reducción de la información:
Componentes principales, Análisis de
correspondencias y Análisis factorial

        

            Tema 4: Técnicas de Clasificación de la información:
Análisis Cluster y Análisis Discriminante

        

Bibliografía

Bibliografía Básica

»  ARRIAZA GÓMEZ, A.J., FERNÁNDEZ PALACÍN, F.,LÓPEZ SÁNCHEZ, M.A.,MUÑOZ 
MÁRQUEZ, M., PÉREZ PLAZA, S., SÁNCHEZ NAVAS, A.: Estadística Básica con R y R-
Commander.
Servicio de Publicaciones, 2008.
»  CUADRAS, C.M.: Métodos de análisis multivariable. Ed. PPU, 1991.
»  KRZANOWSKI, W.J.: Principles of multivariate analysis. Ed. Oxford 
Science, 1988.
»  PEÑA, D.: Análisis de datos multivariantes. Ed McGraw Hill, 2002.
»  PEÑA, D.: Estadística: Modelos y Métodos, 2 (Modelos Lineales y Series 
Temporales). Ed. Alianza Universidad Textos, 1989.

Bibliografía Específica

»  DILLON, W.R., GOLDSTEIN, M.:  Multivariate analysis. Methods and 
Applications. Ed. John Wiley, 1984.
»  HAIR, ANDERSON, TATHAM Y BLACK: Análisis multivariante. Prentice Hall, 
2000.
»  JOHNSON Y WICHERN.: Applied multivariate statistical analysis. Ed. 
Prentice Hall, 1988.
»  MONTGOMERY, D.C.: Diseño y Análisis de Experimentos. Segunda edición. 
Ed. Limusa Wiley, 2002.
»  URIEL, E.: Análisis de datos. Series Temporales y Análisis 
Multivariante. Ed. AC, 1995.

Bibliografía Ampliación

»  BISQUERRA ALZINA, R.: Introducción conceptual al análisis 
multivariante. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Ed. PPU, 
2 tomos, 1989. 
»  CARRASCO, J.L., HERNAN, M.A.:  Estadística multivariante en las ciencias de 
la vida. Ed. Ciencia 3, 1993.
»  LEBART, MORINEAU Y FÉNELON.: Tratamiento estadístico de datos. Ed. 
Marcombo, 1985.
»  PÉREZ LÓPEZ , C.: Técnicas estadísticas con SPSS, Ed. Prentice Hall, 
2001. 
»  TABACHNICK Y FIDELL.: Using multivariate statistics, Ed. Harper&Row, 
1989.
»  URIEL, E.: Análisis de Series Temporales: Modelos ARIMA. Paraninfo, 
1985.
»  URIEL, E. Y ALDÁS J.: Análisis Multivariante Aplicado. Thomson, 2005.

El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.