Análisis multivariante de datos Código:  M0.535    :  6
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Campos profesionales en el que se proyecta   Conocimientos previos   Información previa a la matrícula   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura   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 segundo semestre del curso 2023-2024. 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.

Este curso está diseñado para proporcionar al estudiante un enfoque integrado, en profundidad pero aplicado, en el análisis multivariante de datos. El curso pretende proporcionar al estudiante un conjunto de herramientas para la investigación que le permitan analizar y comprender mejor los datos provenientes de experimentos donde se analizan sistemas, redes o procesos y explicar satisfactoriamente en artículos científicos los resultados obtenidos. Los temas correspondientes incluyen, entre otros, los siguientes: Regresión múltiple, ANOVA, ANCOVA, Detección de datos atípicos, Representación de Datos, Análisis de componentes principales, Análisis factorial, Análisis de conglomerados.

Amunt

Se trata de una asignatura optativa para aquellos interesados en el estudio de datos multivariantes.

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La asignatura proporciona los fundamentos necesarios para cualquier analísta de datos.

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Se recomienda tener conocimientos previos de álgebra lineal, así como de programación. Es muy recomendable ser capaz de leer textos en Inglés aunque el texto base y la asignatura se imparten en Español.

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  • Profesor Coordinador:   Dr. Agusti Solanas (http://smarttechresearch.com);  
  • Descripción: Este curso está diseñado para proporcionar al estudiante un enfoque integrado, en profundidad pero aplicado, en el análisis multivariante de datos. El curso pretende proporcionar al estudiante un conjunto de herramientas para la investigación que le permitan analizar y comprender mejor los datos provenientes de experimentos donde se analizan sistemas, redes o procesos y explicar satisfactoriamente en artículos científicos los resultados obtenidos. Los temas correspondientes incluyen, entre otros, los siguientes: Regresión múltiple, ANOVA, ANCOVA, Detección de datos atípicos, Representación de Datos, Análisis de componentes principales, Análisis factorial, Análisis de conglomerados.
  • Requisitos:  Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de programación.
  • Material: .Apuntes, artículos científicos y libros.

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  • Introducción
    • Introducción al análisis multivariante
    • Motivación y áreas de interés
  • Repaso de Álgebra Matricial
    • Vectores
    • Matrices
    • Vectores y valores propios
    • Proyección ortogonal
    • Descripción de datos multivariantes
      • Definición y tipos de datos multivariantes
      • Medidas de centralización
      • Matriz de varianzas y covarianzas
      • Medidas globales de variabilidad
      • Variabilidad y distancia
      • Medidas de dependencia lineal
      • La matriz de precisión
      • Coeficientes de asimetría y kurtosis
  • Análisis gráfico
    • Representaciones gráficas
    • Transformaciones lineales
  • Análisis gráfico y datos atípicos
    • Transformaciones no lineales
    • Datos atípicos
  • Componentes principales
    • Planteamiento del problema
    • Cálculo de los componentes
    • Propiedades de los componentes
    • Análisis normado o con correlaciones
    • Interpretación de los componentes
  • Escalado multidimensional
    • Escalados métricos
    • Matrices compatibles con métricas euclídeas
    • Construcción de las coordenadas principales
    • Relación entre coordenadas y componentes principales
    • Biplots
  • Análisis de correspondencia
    • Definición del problema
    • Búsqueda de la mejor proyección
    • La distancia ji-cuadrado
    • Asignación de puntuaciones 
  • Análisis de conglomerados
    • Definición del problema
    • Métodos clásicos de partición
    • Métodos jerárquicos
Durante las últimas 3 semanas del curso nos centramos en consolidar los conocimientos adquiridos en el curso y en la resolución de la prueba de evaluación continua 2. También, trabajamos de forma adicional y opcional según las preferencias de cada alumno y de forma individualizada en temas complementarios: Regresión múltiple, ANOVA, ANCOVA, Análisis Factorial, Redes Neuronales Artificiales, etc.

 

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An introduction to R.

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El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente –incluidas las pruebas finales– o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como 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 del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.

 

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