Técnicas de Análisis de Datos Multivariantes

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Madrid

Objetivo del curso: Adquirir el conocimiento necesario para el análisis de datos multivariantes utilizando diferentes programas informáticos. Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa SPSS. Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa XLSTAT. Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa R. Comprender conceptos claves de las técnicas...
Dirigido a: Diplomados, licenciados, estudiantes o profesionales que posean conocimientos estadísticos básicos y conocimientos informáticos a nivel de usuario. Conocimientos de inglés (nivel de comprensión lectora) son deseables.

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Madrid
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Donoso Cortés, 63, bajo, 28015

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Materias

  • Economía financiera
  • Lector profesional
  • Economía básica

Temario

Objetivos:
· Adquirir el conocimiento necesario para el análisis de datos multivariantes utilizando diferentes programas informáticos.
· Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa SPSS.
· Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa XLSTAT.
· Adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa R.
· Comprender conceptos claves de las técnicas estadísticas de análisis multivariante de datos.
· Ser capaz de distinguir qué técnica multivariante es la más adecuada en cada caso, en función tanto del tipo de datos como del uso que se quiera hacer de ellos.
· Ser capaz de aplicar diferentes técnicas multivariantes, mediante diferentes programas informáticos, a bases de datos provenientes de campos tales como: Economía, Marketing, Ecología, Medio Ambiente, Medicina o Educación.
· Ser capaz de elaborar y presentar un informe relativo al estudio de un conjunto de datos en los campos antes citados, con una correcta interpretación de los resultados

Programa:

Introducción a las Técnicas Estadísticas de Análisis Multivariante.
· Preliminares: Nuevas perspectivas en el análisis de datos.
· Tipos de datos y sus características.
Introducción al manejo de paquetes informáticos.
· Manejo básico de diferentes programas informáticos (R, SPSS, XLSTAT).
· Manipulación de ficheros de datos.
· Preparación de datos.
Descripción y exploración de datos multivariantes.
· Técnicas descriptivas numéricas.
· Técnicas descriptivas gráficas.
Técnicas de reducción de la dimensión.
· Análisis de componentes principales.
· Análisis factorial.
· Escalado multidimensional.
· Análisis de correspondencias.
· Estudios de casos.
Técnicas de pronóstico.
· Problemas de clasificación.
· Análisis discriminante lineal.
· Análisis discriminante cuadrático.
· Regresión logística.
· Técnicas de regresión multinivel.
· Estudios de casos.
Técnicas de agrupación.
· Métodos de agrupamiento.
· Clasificación de algoritmos: jerárquicos y no jerárquicos.
· Distancias entre observaciones y grupos. Dendogramas.
· Algoritmo de k-medias.
· Estudios de casos.

Actividades Prácticas:

Todas las clases serán impartidas en un aula informática donde cada alumno dispondrá de un ordenador. En cada sesión, los alumnos deberán aplicar los contenidos teóricos a diferentes conjuntos de datos. A medida que el curso avance el alumno deberá ser capaz también de elaborar y presentar un informe relativo al estudio de diferentes conjuntos de datos en alguno de los campos tratados, con una correcta interpretación de los resultados. Para ello utilizarán, tras la formación pertinente, diferentes paquetes estadísticos:
· El programa SPSS, un software estadístico de uso común en el mundo de las ciencias sociales.
· El complemento de Excel XLSTAT, específicamente diseñado para el tratamiento de bases de datos multivariantes.
· El programa R, un software de código libre, gratuito, flexible, muy potente y con excelentes posibilidades gráficas, que permite la implementación de una gran cantidad de funciones relacionadas con el análisis estadístico de datos, incluyendo todo tipo de análisis multivariante.

Profesorado:

· D. Adolfo Hernández Estrada, (UCM).
· Dª. Chantal Biencinto López, (UCM).
· Dª. Francis Blasco López, (UCM).
· D. Luis Cayuela Delgado, (Universidad de Alcalá de Henares).
· Dª. Ana María Justel Eusebio, (UAM).
· D. Juan Luis Peñaloza Figueroa, (UCM).

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