ANÁLISIS MULTIVARIANTE. Créditos. Teóricos: 6 Prácticos: 3 Total: 9. Profesoras: Agurtzane Amparan, Silvia Marcaida y Arantza Urkaregi

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1 Presentación ANÁLISIS MULTIVARIANTE MATEMÁTICAS SEGUNDO CICLO OPTATIVA SEGUNDO CUATRIMESTRE Créditos. Teóricos: 6 Prácticos: 3 Total: 9 Profesoras: Agurtzane Amparan, Silvia Marcaida y Arantza Urkaregi Prácticas: Dos horas semanales en el aula de informática. Software disponible: SPSS y R. El alumnado deberá elaborar y entregar los trabajos correspondientes a las prácticas planteadas sobre las diferentes técnicas multivariables. Evaluación: 50%: Trabajos entregados sobre cada una de las técnicas multivariables cubiertas en el temario. 50%: Examen escrito.

2 Indice de materias INDICE DE MATERIAS 1. INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS MULTIVARIANTE 1.1. Que es el análisis multivariante? 1.2. Clasificación de las variables 1.3. Elección del análisis 2. DISTRIBUCIÓN NORMAL MULTIVARIANTE 2.1. Introducción 2.2. Definición 2.3. Propiedades 2.4. Caso bivariante 3. REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE 3.1. Introducción 3.2. Modelos estadísticos vs. deterministas 3.3. Modelo de regresión 3.4. Estimación de los parámetros 3.5. Propiedades de los estimadores 3.6. Inferencia respecto de los parámetros 3.7. Contrastes y descomposición de la varianza: Tabla ANOVA 3.8. Correlación 3.9. Predicción Diagnosis 4. MODELO LINEAL GENERAL 4.1. Introducción 4.2. Análisis de la varianza con variables indicador 4.3. Modelo lineal general 4.4. Confusión e interacción 5. MODELOS LINEALES GENERALIZADOS 5.1. Introducción 5.2. Datos binarios Regresión logística simple Regresión logística múltiple 2

3 Indice de materias 5.3. Regresión logística multinomial 5.4. Regresión logística ordinal 5.5. Regresión de Poisson 6. ANÁLISIS DISCRIMINANTE 6.1. Posibilidades de aplicación Obtención de las funciones discriminantes Evaluación de la capacidad predictiva. 7. ANÁLISIS FACTORIAL 7.1. Tipos de Análisis Factorial Modelo del Análisis Factorial Fases del Análisis 7.4. Extracción y rotación de factores Análisis en Componentes principales 7.6. Obtención de las comunalidades Bondad del ajuste 8. ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIAS 8.1. Análisis general Descomposición Generalizada de una matriz en valores singulares y cálculo de los vectores propios Ajuste de un subsepacio a una nube de puntos 8.2. Análisis de Correspondencias Simple: perfiles, distancias, extracción de ejes factoriales e interpretación Análisis de Correspondencias Múltiples: Tabla de Burt, extracción de ejes factoriales e interpretación. 9. CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA 9.1. Tipos de clasificación Distancias y algoritmos Métodos jerárquicos Métodos no jerárquicos. 3

4 Bibliografía BIBLIOGRAFÍA Bibliografía general Anderson T. W.. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. New York: Wiley, Cuadras C.M.. Métodos de Análisis Multivariante. Barcelona: PPU, 1991 (2ª ed). Dillon W., Goldstein M.. Multivariate Analysis. Methods and Applications. New Yor: Wiley, Hair J.F., Tatham R.L., Anderson R.E., Black W.. Multivariate Data Analysis. London: Prentice Hall,. (5 th ed). Johnson R.A., Wichern D.W.. Applied Multivariate Statistical Analysis. London: Prentice Hall, Kleinbaum D.G., Kuper L.L., Muller K.E.. Applied Regression Analysis and other Multivariate Methods. Belmont CA: Duxbury Press, Peña D.. Análisis de Datos Multivariantes. Mc Graw-Hill, Bibliografía Software Arriaza AJ, Fernández F, Lopez MA, Muñoz M, Perez S, Sánchez A. Estadística Básica con R y R-Commander. Servicio de publicaciones de la Universidad de Cadiz, Azkune G, Yurramendi Y. R Hasiberrientzat. UEU Landau S, Everitt BS. A handbook of statistical analysis using SPSS. Chapman & Hall. London, Pérez C.. Técnicas estadísticas con SPSS. Prentice Hall, Madrid Bibliografía especifica para cada método: Agresti A.. Categorical Data analysis. New York: Wiley, Bartholomew, D.J.. Latent Variable Models and Factor Analysis. London, Griffin, Dobson A.J.. An introduction to Generalized Linear Models. New York: Wiley, Escofier B., Pages J.. Análisis Factoriales Simples y Múltiples. Objetivos, métodos e interpretación. Bilbao UPV/EHU, Greenacre M.J.. Theory and aplication of Correspondence Analysis. London Academic Press, Hosmer D.W., Lemeshow S.. Applied Logistic Regression. New York: Wiley, Huberty C.J.. Discriminant Analysis. New York: Wiley, Jambu J.D.. Exploratory and Multivariate Data Analysis. Academic Press, McCullagh P. Nelder J.A.. Generalized Linear Models. Chapman and Hall, (2 nd ed). Weisberg S.. Applied Linear Regression. New York: Wiley, 1985 (2 nd ed) 4

5 Bibliografía Páginas web interesantes Información general sobre SPSS y ofrece una versión demo del programa. Información general sobre el software libre R, como bajarlo y usarlo, manuales,...v Cursos, apuntes y libros on-line (algunos se pueden bajar) Información general sobre software libre, incluidos los programas y manuales _vaquerizo/ Ejemplos en castellano. Programación en R. Software específico de Estadística: SPSS STATA SAS S-Plus (R versión gratuita): Incluye un módulo para el análisis de datos espaciales. SPAD: ACP, ACS y ACM. Incluye un módulo para el análisis de preguntas abiertas tipo texto. EGRET: Especialmente diseñado para el análisis de supervivencia y regresión logística. Software general: EXCEL MATHEMATICA 5

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