Multivariate Analysis26669
- Centre
- Faculty of Economics and Business
- Degree
- Bachelor`s Degree in Economics
- Academic course
- 2023/24
- Academic year
- X
- No. of credits
- 6
- Code
- 26669
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Skills/Learning outcomes of the subjectToggle Navigation
DESCRIPTORES:
Una introducción a los métodos estadísticos multivariantes más utilizados: Componentes principales, Análisis factorial, Análisis Cluster, Regresión multivariante, Correlación canónica, Análisis Discriminante...
CONTENIDO:
1. Componentes principales.
2. Análisis factorial.
3. Análisis de correspondencias.
4. Análisis de tablas de contingencia.
5. Reescalado multidimensional métrico y no métrico.
6. Análisis Cluster.
7. Arboles de regresión y clasificación.
8. Distribución normal multivariante y asociadas a ella.
9. Contrastes sobre el vector de medias y matriz de covarianzas en la distribución normal multivariante.
10. Análisis de correlación canónica.
11. Análisis discriminante.
Theoretical and practical contentToggle Navigation
Componentes principales
Análisis factorial
Análisis de correspondencias.
Análisis de tablas de contingencia
Reescalado multidimensional métrico y no métrico
Análisis Cluster.
Arboles de regresión y clasificación
Distribución normal multivariante y asociadas a ella.
Análisis de correlación canónica
11. Análisis discriminante.
Assessment systemsToggle Navigation
- Final Assessment System
- Tools and qualification percentages:
- Written test to be taken (%): 50
- Realization of Practical Work (exercises, cases or problems) (%): 30
- Individual works (%): 20
Ordinary Call: Orientations and DisclaimerToggle Navigation
Con periodicidad aproximadamente decenal los estudiantes deben realizar prácticas, generalmente requiriendo el uso de ordenador y software estadístico (R); la formación necesaria, aunque R ya ha sido utilizado en asignaturas previas, es parte del curso.
El trabajo es individual, y su repercusión en la nota final es del 50%, correspondiendo el resto al examen final. Estos porcentajes y la cadencia de los tranbajos pueden variar en función del número de matriculados.
Compulsory materialsToggle Navigation
La asignatura tiene un fuerte componente computacional, porque las técnicas enseñadas hacen uso de él. Es accersible, sin embargo, a personas sin experiencia previa de cálculo, pues se enseña en ella lo preciso para realizar las prácticas. Los alumnos que lo precisen pueden tener acceso al Laboratorio de Economía Cuantitativa, cuyas instalaciones tienen por finalidad dar apoyo a este tipo de asignaturas.
BibliographyToggle Navigation
Basic bibliography
D. Peña. Análisis de Datos Multivariantes. McGraw-Hill, 2002.
Hay también notas de curso, incompletas.
In-depth bibliography
C.M. Cuadras. Métodos de Análisis Multivariante. Eunibar, Barcelona, 1981.
H.H. Harman. Análisis Factorial Moderno. Saltés, 1980.
D.E. Johnson. Métodos multivariados aplicados al análisis de datos. Thomson, 1998.
La mayoría de la bibliografía, no obstante, son manuales y monografías en inglés.
Web addresses
La asignatura Estadística: Análisis Multivariante de la extinguida especialidad de Economía Cuantitativa es en su orientación y contenido no muy diferente a ésta. Materiales, prácticas, etc. pueden verse en http://www.et.bs.ehu.es/~etptupaf.
Examining board of the 5th, 6th and exceptional callToggle Navigation
- BARCENA RUIZ, MARIA JESUS
- TUSELL PALMER, FERNANDO JORGE
- ZARRAGA CASTRO, MARIA AMAYA