FUNDACION UNED

Técnicas de Estadística Multivariante

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A Distancia

560 
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Información importante

Tipología Postgrado
Metodología A distancia
Horas lectivas 300h
  • Postgrado
  • A distancia
  • 300h
Descripción

Objetivo del curso: Se pretende realizar una descripción simple, pero rigurosa, de los fundamentos y técnicas más usuales del análisis estadístico multivariante. El fin es que el alumno pueda hacer un uso científico de las facilidades computacionales que proporcionan los paquetes estadísticos para ordenador.
Dirigido a: Aunque no se imponen más requisitos que los establecidos en el Reglamento para las Enseñanzas no Regladas de la U.N.E.D., el rendimiento del curso puede ser notablemente mayor si se posee alguna experiencia en el manejo y la modelización de datos. Un nivel inicial adecuado podría ser el proporcionado por un curso introductorio a la Estadística, tanto Descriptiva como Inferencial.

A tener en cuenta

· Requisitos

Titulado universitario de 1er Ciclo (Diplomado, Ingeniero Técnico o Arquitecto Técnico). Excepcionalmente, podrán acceder profesionales sin titulación, con experiencia en la especialidad del curso

· Titulación

Título Propio de Experto Universitario expedido por la UNED.

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¿Qué aprendes en este curso?

Análisis multivariante
Matemáticas y ciencias
Ingeniería matemática
Estadística básica
SPSS

Temario

Parte I

  • Conceptos Básicos.
  • Descripción de los Datos.

Parte II

  • Modelos Probabilísticos para Observaciones Multivariantes.
  • Muestreo en Poblaciones Normales Multivariantes.

Parte III

  • Técnicas para la Comparación de Grupos.
  • Análisis de la Dependencia entre Variables.
  • Agrupamiento de Datos y Clasificación de Observaciones.

Parte IV

  • Nuevas Perspectivas en el Análisis de Datos.
  • Aprendizaje Supervisado y No Supervisado.
  • Árboles de Regresión y Clasificación.
  • Métodos Bayesianos.

Parte V

  • Iniciación al Uso de Software Estadístico (SPSS, S-PLUS / R).
  • Estadística Multivariante en Internet.


Presentación y Objetivos
La necesidad de extraer conocimiento a partir de la información recogida en una base de datos se ha convertido en un factor común de la investigación científica actual. Sin duda, el elemento desencadenante de esta situación es el gran avance tecnológico que, por un lado, ha facilitado enormemente las tareas de obtención, almacenamiento y transmisión de datos, y por otro, ha proporcionado medios muy potentes para el tratamiento computacional de dicha información. Ante este panorama, parece evidente que los investigadores y profesionales de cualquier área, que tengan que enfrentarse con frecuencia a este tipo de análisis, necesitarán una formación que les permita, al menos, una comunicación fluida con los expertos en el análisis de datos. En la percepción de este escenario está la raíz de este curso cuya 8ª edición presentamos.
En él se estudian las técnicas estadísticas multivariantes como medio para el aprendizaje a partir de los datos. El objetivo fundamental no es tanto la forma como el fondo de la técnica. Se pretende que el alumno adquiera una "capacidad de maniobra" que le permita desplazarse con cierta soltura por un terreno cada vez más heterogéneo. Pensamos que esto no se consigue con el aprendizaje de una colección de técnicas "sueltas". Es más importante entender, posiblemente a partir de una serie de técnicas básicas, el engranaje que conecta todos los mecanismos de este tipo de modelización.
Evidentemente, para afrontar un curso de estas características con garantías de éxito es necesario tener conocimientos de estadística univariante, tanto descriptiva como inferencial.


Metodología y Actividades
El alumno dispondrá de material para poder realizar el estudio de los temas a distancia. Además se proyecta hacer dos tipos de actividades complementarias: (a) Conferencias, con el objetivo de presentar al alumno la resolución de problemas reales procedentes de distintos ámbitos: medicina, economía, educación, ingeniería, etc. Dichas conferencias serían impartidas por personas que, con una formación de tipo matemático, han desarrollado su labor profesional en las áreas mencionadas. El número de conferencias previsto es de 6 (b) Sesiones presenciales --de carácter voluntario-- en las que el alumno podrá aplicar, con la ayuda de los profesores del curso, los conocimientos adquiridos durante el desarrollo del mismo. Obviamente, estas sesiones se celebrarían en el tramo final del curso.

Material Didáctico Obligatorio
Para desarrollar los temas que componen el programa, el alumno recibirá el siguiente material didáctico:

  • Texto base: J.f. Hair, Jr., R.E. Anderson, R.L. Tatham, W.C. Black ANÁLISIS MULTIVARIANTE, 5ª ed. PRENTICE HALL IBERIA, Madrid, 1999
  • Addenda, elaborada por el equipo docente, conteniendo la Guía Didáctica del curso y el desarrollo de algunos temas no tratados en el texto base.

Además se facilitará una bibliografía complementaria --suficientemente accesible-- para que el alumno que lo considere oportuno pueda completar su formación en aquellos temas que más le interesen. En este caso, es recomendable tener conocimientos de inglés, ya que los libros que componen dicha bibliografía están escritos, en su mayoría, en este idioma.

Criterios de Evaluación y Calificación
La evaluación se efectuará mediante Pruebas a Distancia, consistentes en la resolución de una serie de ejercicios directamente relacionados con los temas que componen el programa.

Equipo Docente

  • D. Hilario Navarro Veguillas (Director) Departamento: Estadística, Investigación Operativa y Cálculo Numérico

Colaboradores

  • D. Jorge Martín Arevalillo
  • D. J. Antonio López Varona
  • Dña. Paloma Maín Yaque


Duración y Dedicación
Un año académico, desde la primera quincena del mes de diciembre de 2006 hasta finales de Septiembre de 2007.
(Convocatoria cerrada. Consultar por próximas fechas)


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