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Consulta de los datos generales Descripción Campos profesionales en el que se proyecta Conocimientos previos Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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 contrastes univariantes. |
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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: 1) técnicas de representación y de reducción de la dimensión, La asignatura tiene un planteamiento aplicado. Esencialmente se espera que el alumnado aprenda: Otro objetivo es generalizar algunos conceptos, que seguramente el alumnado ya conoce en el caso univariante o uniparamétrico, en una formulación más general. Esto hace que sea muy recomendable tener un buen bagaje de conocimientos de Inferencia Estadística, como la proporcionada por la asignatura del mismo nombre, así como de Álgebra Matricial, que se revisará al comienzo de la asignatura. |
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Módulo 1. Introducción al análisis multivariante.
Módulo 2. Análisis de componentes principales.
Módulo 3. Análisis de proximidades (multidimensional scaling)
Módulo 4. Análisis de correspondencias.
Módulo 5. Estadística matemática multivariante.
Módulo 6. Análisis de conglomerados (cluster analysis)
Módulo 7. Análisis discriminante
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El equipo docente aportará un video de presentación de cada módulo. Además de la bibliografía, entre los recursos de cada módulo existen tutoriales específicos en formato PDF, scripts con instrucciones de R y vídeos. 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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En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación. Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa. Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica. Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente. El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto. La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves. Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, redes sociales o buscadores de información en internet), porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular. Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC. En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:
Inteligencia artificial en el marco de la evaluación La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios. Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula. |
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