Datos Multidimensionales

Instituto Matemático y Actuarial Mexicano

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel intermedio

  • Metodología

    En línea

  • Horas lectivas

    24h

  • Duración

    8 Días

  • Inicio

    19/11/2024

  • Campus virtual

    Sí

  • Envío de materiales didácticos

    Sí

  • Servicio de consultas

    Sí

  • Clases virtuales

    Sí

En este curso se revisarán temas como: La densidad normal multivariada, la Wishart, la Lambda de Wilkis, la Beta. Además Técnicas de reducción de dimensión, Análisis discriminante, Análisis de conglomerados

Sedes y fechas disponibles

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19 nov. 2024Inscripciones abiertas

Acerca de este curso

Que el participante obtenga conocimientos solidos acerca del analisis multivariado dentro de la Probabilidad y Estadistica.

Licenciados en Actuaria
Licenciaturas en las áreas fisico - matematicas
Licenciaturas en las áreas economico - administrativas
Estudiantes que requieran los conocimientos

Computadora personal
Conexión a internet
Conocimientos básicos en probabilidad y estadistica

El personal de AH e IMAM se pondrá en contacto por medio de correo electronico o numero telefonico para brindar la información correspondiente

Desidades multivariadas
Datos multivariados
Tecnicas de reducción de dimensión
Analisis discriminante
Analisis de conglomerados

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Materias

  • Multivariado
  • Análisis
  • Datos
  • Ciencia de datos
  • Probabilidad y estadística

Profesores

Equipo Docente

Equipo Docente

Director

Programa académico

Análisis Multivariado.
1. Introducción2. Densidades multivariadas2.1 La densidad normal multivariada2.2 La densidad Wishart2.3 La densidad T^2 de Hotelling2.4 La densidad Lambda de Wilkis2.5 La densidad Beta
3. Datos multivariados3.1 Distancias de Mahalanobis3.2 Inferencia en una población normal3.3 Estimación no paramétrica de una densidad3.4 Representación gráfica
4. Técnicas de reducción de dimensión4.1 Componentes principales4.2 Escalamiento multidimensional
5. Análisis discriminante5.1 El problema de clasificación5.2 Tasa de error5.3 Métodos no paramétricos5.4 Métodos paramétricos5.6 Selección de variables5.7 Estimación de tasa de error
6. Análisis de conglomerados6.1 Similaridad y disimilaridad6.2 Análisis de conglomerados jerárquicos

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