Estadística multivariante
Curso
En Xalapa
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Descripción
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Tipología
Curso
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Lugar
Xalapa
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Inicio
Fechas disponibles
Esta experiencia educativa se ubica en el área de formación disciplinaria, en la modalidad de curso-taller. La EE inicia exponiendo la geometría multivariada, seguido del tema de componentes principales, análisis factorial, análisis de clasificación y se finaliza con la técnica de agrupación.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
Inicio
Inicio
Acerca de este curso
* Clases expositivas participativas.
* Presentación y discusión de trabajos prácticos realizados por los estudiantes.
* Solución de problemas prácticos.
Opiniones
Materias
- Estadística
- Geometría
- Vectores
- Varianza
- Metodos
- Evaluación
- Funciones
- Clasificación
- Medidas
- Cálculo
Programa académico
Geometría Multivariada
Matriz de datos. Vector de medias, matriz de covarianzas, matriz de correlación. Varianza generalizada.
Medias, varianzas y covarianzas de combinaciones lineales de variables.
Análisis de Componentes Principales
Geometría de los componentes principales. Componentes principales y varianza explicada. Selección del número de componentes principales, interpretación. Biplots.
Análisis Factorial
El modelo factorial ortogonal. Métodos de estimación. Rotación de los factores. Análisis de correlación canónica. Variables canónicas y correlaciones canónicas. Interpretación.
Clasificación y Discriminación
Separación y clasificación de dos poblaciones. Clasificación de dos poblaciones normales. Evaluación de la clasificación.
Función lineal discriminante de Fisher.
Agrupamiento
Medidas de similaridad. Métodos de agrupamiento jerárquicos.
Métodos de agrupamiento de partición: k-medias, centroide.
Escalamiento multidimensional.
Correspondencia simple y múltiple.
Correlación canónica.
Identifica el problema
Evalúa las situaciones problemáticas.
Presenta e interpreta datos estadísticos multivariados generados en los contextos de aplicación de diversas investigaciones.
Calcular e interpretar vector de medias, matriz de varianza y covarianza, como el de correlaciones.
Aplica las técnicas estadísticas multivariadas a problemas que se generen en la realidad.
Información adicional
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