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Timestamp: 2020-08-03 17:35:11+00:00

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Denominación de la asignatura: Técnicas Multivariantes
El carácter de esta asignatura pretende hacer una aproximación al tratamiento de datos considerando la amplia posibilidad de variables que se pueden hallar en las aplicaciones reales. Para comprender la compleja realidad debemos simplificarla y mediante esta asignatura se pretender dar las herramientas necesarias para que consigas tal finalidad, lo cual puede resultar de gran utilidad para su futuro como docente y/o investigador.
La materia requiere de una base sólida de conocimientos estadísticos y debido a su carácter práctico requiere que hagas una reflexión sobre la aplicación de los contenidos a aprender según el contexto en el que se presenten.
CG3. Que los estudiantes tomen decisiones a partir de consideraciones abstractas, para organizar, planificar y optimizar cuestiones de carácter matemático y computacional
CG8. Elaborar adecuadamente y con argumentos motivados, proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular hipótesis y conejturas razonables en el ámbito de la Ingeniería Matemática y la Computación.
CE11. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos o multidisciplinares relacionados con el Análisis de Datos Multivariantes.
CE12. Capacidad para utilizar diferentes entornos de Computación Estadística en la resolución de problemas en entornos multidisciplinares..
CE13. Capacidad para analizar y procesar datos que permitan generar y gestionar información útil en la toma de decisiones relacionadas con la ingeniería y la industria..
Tema 1. Muestreo y estimaciones
Tema 2. Pruebas de hipótesis (I): contraste sobre variables
Pruebas de hipótesis sobre variables paramétricas
Pruebas de hipótesis sobre variables no paramétricas
Tema 3. Pruebas de hipótesis (II): contraste sobre grupos
Pruebas de hipótesis sobre grupos paramétricos
Pruebas de hipótesis sobre grupos no paramétricos
Tema 4. Herramientas software (I): Matlab y Excel
Comunicación entre Matlab y Excel
Tema 5. Introducción a las técnicas multivariantes
Técnicas descriptivas multivariantes
Técnicas explicativas multivariantes
Tema 6. Herramientas software (II): SPSS
Introducción al software SPSS
Análisis explicativos
Tema 7. Análisis factorial
La varianza común
Análisis factorial en SPSS
Ejemplos de análisis factorial
Tema 8. Análisis clúster
El análisis clúster
Criterios jerárquicos aglomerativos
Criterios jerárquicos disociativos
Criterios no jerárquicos
Elección del número de conglomerados
Tema 9. Análisis discriminante
Introducción al análisis discriminante
Consideraciones y acotaciones
Análisis discriminante en SPSS
Ejemplos de análisis discriminante
Tema 10. Análisis de regresión lineal múltiple
Tema 11. Análisis de segmentación
Introducción al análisis de segmentación
Modelo CHAID
Sesiones prácticas de laboratorio virtual 12 horas 0
Examen final presencial 2 horas 100 %
Levin, R. I. y Rubin, D. S. (2004). Estadística para administración y economía. Madrid: Pearson Educación. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Martín, P. (2007). Procesos y programas de neuropsicología educativa. Madrid: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Pértega, S. y Pita, S. (2007). Métodos no paramétricos para la comparación de dos muestras. A Coruña: Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Gil, J. A. (2015). Metodología cuantitativa en educación. Madrid: UNED. Este libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Camacho, J. (1990). Interpretación del Manova: análisis de la importancia de las variables dependientes. Qurriculum: revista de teoría, investigación y práctica educativa. 1, 107-120. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Casas, M. (2002). Los modelos de ecuaciones estructurales y su aplicación en el índice europeo de satisfacción del cliente. Madrid: Universidad San Pablo CEU. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Cuadras, C. M. (2014). Nuevos métodos de análisis multivariante. Barcelona: CMC Editions. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Cupani, M. (2012). Análisis de ecuaciones estructurales: conceptos, etapas de desarrollo y un ejemplo de aplicación. Revista Tesis. 1, 186-199. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Rodríguez, M. J. y Morar, R. (2007). Estadística informática: casos y ejemplos con el SPSS. Alicante: Universidad de Alicante. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Ruiz, M. A., Pardo, A. y San Martín, R. (2010). Papeles del psicólogo. Madrid: Consejo general de colegios oficiales de psicólogos. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Berlanga, V. (2013). Cómo aplicar árboles de decisión en SPSS. Barcelona: Universidad de Barcelona. Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual*.
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos 00% - 40%
Francisco Chicharro López
Formación académica: Ingeniero en Telecomunicaciones por la Universitat Politècnica de València (2011); Máster en Tecnologías, Sistemas y Redes de Comunicaciones por la Universitat Politècnica de València (2014); Doctor en Matemáticas (2017) y Doctor en Telecomunicaciones (2018) por la Universitat Politècnica de València.
Experiencia: Miembro del grupo de investigación DAMRES (Diseño y Análisis de Métodos Iterativos y Resolución de Ecuaciones y Sistemas no Lineales). Acreditado por ANECA como Profesor Contratado Doctor. Más de diez publicaciones en revistas indexadas en JCR y más de treinta participaciones en congresos internacionales, en los campos científicos de Métodos Numéricos y de Transmisión de Señales OFDM en el Dominio Óptico. Revisor de diferentes revistas indexadas en JCR dentro de los campos de Matemáticas y Telecomunicaciones.
Líneas de investigación: Diseño y análisis de la estabilidad de métodos numéricos para la resolución de ecuaciones y sistemas de ecuaciones no lineales. Métodos iterativos con y sin derivadas, con y sin memoria. Implementación de software para la representación de planos dinámicos y planos de parámetros con Matlab.

References: resolución 
 artículo 32
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 Resolución 
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