Profesor responsable Teoría: Cecilia Valverde Cabeza

La introducción del alumno en los métodos de análisis multivariante
encaminados al tratamiento de la información recogida sobre un gran volumen de
variables, de manera que eliminando la información redundante conserve la
máxima información de interés. Formar al alumno en el manejo de software
estadístico imprescindible para el tratamiento de información
multidimensional.

TEMA 1.- Introducción al Análisis Multivariante
TEMA 2.- Análisis de la Proximidad
TEMA 3.- Métodos de representación simplificada de datos
TEMA 4.- Clasificación
TEMA 5.- Análisis Factorial de Correspondencias
TEMA 6.- Escalado Multidimensional

Las clases de teoría se impartirán en el aula asignada por el Decanato. A
estas clases se dedicarán 2 créditos (20 horas).
Los dos créditos y medio  hasta completar los cuatro y medio que configuran la
asignatura, se impartirá en clases  prácticas a través del aprendizaje de un
software específico para la resolución de problemas estadísticos. El objetivo
es el de reforzar  los conceptos expuestos en las clases teóricas y el
acercamiento al alumno de una potente herramienta informática para el
tratamiento de la información multivariante.

Se realiza un examen teórico-práctico. En el examen teórico se evalúan los
conocimientos que tiene el alumno sobre los  distintos métodos de estadística
multivariante que se han estudiado en clase; la nota de este examen supone un
35% de la calificación final. En el examen práctico el alumno tiene que
resolver varios problemas con la ayuda del paquete estadístico que se haya
utilizado durante el curso; la nota de este examen representa el 45% de la
calificación final. El 20% restante de la calificación se obtiene con la
realización de trabajos que se van entregando durante el curso.

BÁSICA:
Carrasco, J. L. y Hernán, M. A.: Estadística Multivariante en las
Ciencias de la Vida. Editorial Ciencia 3, S.L. (1993)
Peña, D.: Análisis de datos multivariantes. Mc Graw Hill. (2002)
PRÁCTICAS:
Pérez, Cesar: Econometría y análisis Multivariante con Statgraphic. ra-ma.
(1996)
COMPLEMENTARIA:
Dillon, W. y Goldstein, M.: Multivariate Analysis. Methods and Applications.
JohnWiley & Sons. (1984)
Joseph F. Hair, JR., Rolph E. Anderson, Ronald L. Tatham and Willian C.
Black.: Multivaiate Data Analysis. Prentice Hall. (1995)