Temario


Análisis Multivariado

Clave  
Semestre 8
Créditos 10
Sector de orientación
Área Probabilidad y Estadística
Sugerencias para cursarla Materias del Sector Básico



Horas por clase, semana y semestre
  Téoricas Téorico-prácticas
Horas por clase 1 0
Horas por semana 5 0
Horas por semestre 80 0



Objetivos Generales Al finalizar el curso el alumno:



Temario

1.
Introducción (20 horas)

Entenderá los fundamentos del análisis multivariado.

1.1
¿Qué es el análisis estadístico multivariado?

1.2
Vector y matriz aleatorios.

1.3
Operadores de esperanza y covarianza.

1.4
Densid ades multivariadas de uso común.

1.4.1
La densidad Normal multivariada.

1.4.1.1
La densidad de una transformación lineal.

1.4.1.2
La densidad marginal.

1.4.1.3
La densidad condicional.

1.4.1.4
Independencia de variables.

1.4.1.5
Estimación de parámetros.

1.4.2
La densidad Wishart.

1.4.3
La densidad de Hotelling.

1.4.4
La densidad de Wilks.

1.4.5
La densidad Beta.

1.5
Distancias de Mahalanobis.

1.6
Inferencia en una población Normal.

1.7
Estimación no paramétrica de una densidad.

1.8
Representación gráfica para datos multivariados.

1.9
Manejo de un paquete de cómputo estadístico.

2.
Técnicas de reducción de dimensión (20 horas)

Conocerá y aplicará algunos métodos básicos del análisis multivariado.

2.1
Componentes principales.

2.1.1
El modelo.

2.1.2
Interpretación geométrica.

2.1.3
Propiedades.

2.1.4
Inferencia.

2.2
Escalamiento multidimensional.

2.2.1
Escalamiento métrico.

2.2.2
Escalamiento no métrico.

2.3
Manejo de un paquete de cómputo estadístico.

3.
Análisis discriminante (20 horas)

Explicará las principales ideas y usos del análisis discriminante.

3.1
El problema de clasificación.

3.2
Tasa de error.

3.3
Métodos no paramétricos.

3.3.1
Discriminación multinomial.

3.3.2
Método del núcleo (Kernel).

3.3.3
Método del vecino más cercano.

3.3.4
Otros métodos.

3.4
Métodos paramétricos.

3.4.1
Reglas de máxima verosimilitud.

3.4.2
Discriminación normal.

3.4.3
Discriminación logística.

3.5
Selección de variables.

3.6
Estimación de tasas de error.

3.7
Manejo de un paquete de cómputo estadístico.

4.
Análisis de conglomerados (20 horas)

Identificará los fundamentos del análisis de conglomerados.

4.1
Introducción.

4.2
Similaridad y disimilaridad.

4.3
Análisis de conglomerados jerárquicos.

4.3.1
Métodos aglomerativos.

4.3.2
Métodos divisivos.

4.4
Manejo de un paquete de cómputo estadístico.


Referencias

Bibliografía básica


Bibliografía complementaria




Fecha de última actualización: Jueves 28 de septiembre del 2000
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