Curso 'Técnicas de Análisis Multivariante'

Fecha: Días 14, 16, 21, 23 y 28 de junio.
Horas: 16 horas.
Horario: de 16:00h. a 19:15h.
Matrícula: 130 euros.

PRESENTACIÓN:
En los últimos años las técnicas estadísticas han tomado mucha importancia en múltiples áreas de aplicación debido a la necesidad de describir y explicar la evolución de fenómenos, tanto desde un punto de vista cualitativo como cuantitativo, además de poder inferir comportamientos futuros de los sistemas que son objeto de estudio.

OBJETIVOS: 
El objetivo del curso es que los asistentes puedan profundizar en distintos aspectos específicos y avanzados en el análisis de datos que consideren necesarios para su desarrollo académico y profesional.

La idea principal de esta actividad es ilustrar a los alumnos sobre técnicas y métodos estadísticos mostrando una visión general de sus fundamentos, condiciones de aplicabilidad e interpretación de resultados.

Objetivos específicos:

Al finalizar la actividad se espera que los asistentes:

• Conozcan las distintas técnicas estadísticas explicadas.
• Sepan cuando tienen que utilizar cada una de ellas.
• Tengan la habilidad de recurrir al software R para realizarlas

DOCENTES: 
Beatriz Cobo Rodríguez. Profesora Ayudante Doctora. Universidad de Granada.
Luis Castro Martín. Personal Apoyo Técnico Investigación. Universidad de Granada

PROGRAMA: 

Modelo Lineal Multivariante

• Contrastes multivariantes
• Regresión lineal múltiple multivariante
• Técnicas tipo MANOVA.

Técnicas de reducción de dimensiones

• Análisis de componentes principales
• Análisis factorial

Técnicas de clasificación automática

• Discriminante
• Clasificación y regresión supervisada
• Análisis clúster (agrupamiento o clasificación no supervisada)

 DESARROLLO:

Sesión 1: Modelo Lineal Multivariante

Sesión 2: Modelo Lineal Multivariante

Sesión 3: Técnicas de reducción de dimensiones

Sesión 4: Técnicas de clasificación automática

Sesión 5: Técnicas de clasificación automática

DESTINATARIOS: 
El curso está destinado a cualquier persona que esté interesada en llevar a cabo técnicas de análisis multivariante con software R.

Se recomienda que los alumnos tengan conocimientos básicos de análisis de datos y que hayan utilizado con anterioridad el software R.

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