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Consulta de los datos generales Descripción Campos profesionales en que se proyecta Conocimientos previos Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los materiales que dispone la asignatura Materiales y herramientas de apoyo Bibliografía y fuentes de información Metodología Información sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación Evaluación Contínua | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
El Análisis Multivariante es un conjunto de métodos estadísticos y matemáticos para analizar, describir e interpretar las observaciones multidimensionales, es decir, el material estadístico que proviene de la observación de más de una variable. Debido a las numerosas aplicaciones que tiene en la práctica totalidad de las ciencias experimentales, el Análisis Multivariante ha tenido un desarrollo creciente en los últimos años y su utilización se ha convertido poco más o menos en imprescindible. Las espectaculares posibilidades que actualmente ofrece la informática, tanto en software como en hardware, han influido de forma decisiva en este desarrollo. El número actual de métodos de Análisis Multivariante es demasiado elevado para poderlos tratar dentro de los límites de una asignatura. Por lo tanto se han seleccionado aquellos más consolidados y de mayor aplicación. |
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Todas las ciencias experimentales. |
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Aunque haremos un repaso de algunos temas, es conveniente que el alumnado revise el cálculo matricial, la geometría lineal y las principales distribuciones y tests univariantes. Por ello se considera imprescindible haber cursado la asignatura de Inferencia estadística. |
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Por lo que se refiere a conocimientos: El objetivo principal de esta asignatura es que el alumnado se familiarice con algunas de las técnicas más comunes del análisis multivariante. Básicamente, tendremos en cuenta tres grandes bloques de técnicas:
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Módulo 1. Introducción al análisis multivariante.
Módulo 2. Inferencia multivariante.
Módulo 3. Análisis de componentes principales.
Módulo 4. Análisis de proximidades (multidimensional scaling)
Módulo 5. Análisis de correspondencias.
Módulo 6. Análisis de conglomerados (cluster analysis)
Módulo 7. Análisis discriminante
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Cada módulo tendrá un buen conjunto de ejercicios, algunos opcionales y con diferentes niveles de dificultad. Los marcados con (*) seran opcionales. Los marcados con (**), además de opcionales, son de mayor dificultad. |
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Bibliografía básica EVERITT, B. S. An R and S-PLUS Companion to Multivariate Analysis. Londres: Springer-Verlag, 2005. PEÑA, D. Análisis de datos multivariantes. Madrid. McGraw Hill. 2002 HEWSON, P. Multivariate Statistics with R. 2009 (PDF) Bibliografía complementaria CUADRAS, C.M. Métodos de análisis multivariante. Barcelona: EUB, 1996. CUADRAS, C.M. Nuevos Métodos de Análisis Multivariante. Barcelona: CMC Editions, 2011 (PDF) CUADRAS, C. M.; FORTIANA, J.; OLIVA, F. Anàlisi de dades multivariants. Barcelona: Universitat de Barcelona, 1998. EVERITT, B.; HOTHORN, T. An introduction to applied multivariate analysis with R. Springer, 2011. MARDIA, K. V.; KENT, J. T.; BIBBY, J. M. Multivariate Analysis. Londres: Academic Press, 1979. GREENACRE, M. J. Correspondence analysis in practice. Londres: Chapman-Hall, 2007. KRAZNOSWSKI, W. J. Principles of Multivariable Analysis: A Users Perspective. Nova York: Oxford University Press, 1990. DILLON, W. R.; GOLDSTEIN, M. Multivariate Analysis: Methods and Applications. Nova York: Wiley, 1984. JOHSON, R. A.; WICHEM, D. W. Applied Multivariate Statistical Methods. London: Prentice Hall, 2002. MANLY, B. F. J. Multivariate Statistical Methods. 2nd ed. Londres: Chapman and Hall, 1994. MORRISON D. F. Multivariate Statical Methods. 4th ed. Nova York: Mc Graw Hill, 2005. EVERITT, B. S.; DUNN, G. Applied Multivariate Data Analysis. Londres: Edward Arnold, 1991. SEBER, G. A. F. Multivariate Observations. Nova York: Wiley, 1984. JOBSON, J. D. Applied Multivariate Data Analysis. Vol II. Categorical and multivariate methods. Nova York: Springer-Verlag, 1992. CHATFIELD, C.; COLLINS, A. J. Introduction to Multivariate Analysis. Londres: Chapman & Hall, 2000.
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Antes de empezar cada tema se suminstrará una guía de estudio, donde se señalarán los materiales de lectura correspondientes al tema. Los materiales de lectura pueden consistir en capítulos o apartados del material docente aportado, bien en libros o bien en tutoriales, manuales o artículos que se proporcionan en formato PDF o por hiperenlaces. La lectura del material didáctico siguiendo las orientaciones de la guía conforma la primera actividad de cada bloque y que deberá realizar el alumnado de forma individual. Con ello se pretende que el estudiante se familiarice con el contenido de la materia así como con el material en sí mismo, el cual se transformará en material de consulta para el estudiante durante el desarrollo del módulo. Lógicamente, esta actividad se debe desarrollar en los primeros días del bloque, para poder abordar posteriormente los ejercicios, el debate y la PEC. La segunda actividad será resolver los ejercicios:
Además, es posible que se introduzcan algunos debates sobre los conceptos y sus propiedades o sobre aspectos de la implemetación práctica de algunos métodos. Dichos debates deben ser el foro donde se manifieste la comprensión de los aspectos centrales del tema o las dificultades que éste conlleva. También se pueden introducir conceptos complementarios. |
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La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves. El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular. La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente). Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso. Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo. |
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Ponderación de las calificaciones
Opción para superar la asignatura: EC
Nota final de asignatura: EC |
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Para superar esta asignatura el estudiante debe:
Se valorará especialmente:
Las soluciones definitivas a los ejercicios se pueden presentar en el foro. Las soluciones de las PEC específicas se harán públicas al mismo tiempo que las notas obtenidas. De este modo el alumnado podrá contrastar sus respuestas con las soluciones correctas y así modificar ideas erróneas o incidir en el estudio de los puntos más flojos. La planificación propuesta se desarrolla a lo largo de catorce semanas (5 créditos) en las que el alumnado debe ajustarse para un adecuado seguimiento de la asignatura. Dentro de estas catorce semanas se fijarán las fechas de entrega de los ejercicios que pueden variar ligeramente en función del ritmo del curso. |