Técnicas de análisis multivariado aplicado

13, 14 y 15 de Agosto de 2018
Facultad de Ciencias Veterinarias- UNR

Organizado por Facultad de Ciencias Veterinarias

Director del curso: Dra. Celina Beltrán

Disertantes

  • Dra. Celina Beltrán
  • Lic. Ivana Barbona

Objetivos del curso

  • Brindar al alumno un marco básico de Teoría General de los Análisis Multivariados
  • Proporcionar al investigador las herramientas necesarias para discernir entre las distintas técnicas multivariadas y elegir la más adecuada para sus propósitos
  • Lograr obtener una interpretación exhaustiva de los resultados obtenidos

Contenidos del curso

  • UNIDAD 1
    Introducción. Algunos ejemplos de aplicación de técnicas de Análisis Multivariado. Organización de la información. Estadísticos descriptivos: vector de media, matrices de variancias y covarianzas y de correlación. Distancias. Distribución Normal Multivariada. Estudio del supuesto de normalidad.
  • UNIDAD 2
    Componentes principales. Introducción y objetivos. Obtención e interpretación de las componentes principales. Ejemplos de aplicación.
  • UNIDAD 3
    Clasificación no supervisada: Análisis de clasificación mediante agrupamiento (“cluster”). Introducción, objetivos y ejemplos. Medidas de similaridad. Métodos de clasificación jerárquicos. Métodos de clasificación no jerárquicos. Ejemplos de aplicación.
  • UNIDAD 4
    Clasificación supervisada: Análisis discriminante, Árboles de clasificación, Regresión Logística. Introducción, objetivos y ejemplos de cada técnica. Tasas de error. Selección de variables. Ejemplos de aplicación.
  • UNIDAD 5
    Análisis de mediciones repetidas. Introducción, objetivos y ejemplos. Ejemplos de aplicación.

Cronograma tentativo de las actividades a desarrollar

  • Primera reunión (día 1 por la mañana): Introducción
  • Segunda reunión (día 1 por la tarde): Análisis de Componentes Principales
  • Tercera reunión (día 2 por la mañana): Cluster
  • Cuarta reunión (día 2 por l tarde): Técnicas de clasificación
  • Quinta reunión (día 3 por la mañana): Técnicas de clasificación
  • Sexta reunión (día 3 por la tarde): Medidas repetidas

Periodicidad en el dictado: Anual

Carga horaria total: 30 horas

  • Presenciales: 24 hs
  • No presenciales: 6 hs

Condiciones de aprobación
Asistencia: 75%
Evaluación Escrita. Individual. Presentación de trabajo final

Población objetivo
Investigadores, en general, que trabajen con información relevada sobre un gran número de variables.

Cupo
Cupo mínimo: no posee
Cupo máximo: 20 asistentes

Arancel: 100 GAVET

Bibliografía

  • Cuadras, C.M. (2014) “Nuevos Métodos de Análisis Multivariante”. CMC Editions. Barcelona, España.
  • Geert, V. y Geert, M. (2000) “Linear Mixed Models for Longitudinal Data”. Springer-Verlag New York, Inc.
  • Hosmer, D.; Lemeshow, S. (1989).”Applied Logistic Regression”. Jhon Wiley & Sons. New York.
  • Johnson, R. A. y Wichern, D. W. (2007). “Applied Multivariate Statistical Analysis”. Prentice-Hall International, Inc.
  • Johnson, Dallas (2000) “Métodos Multivariados Aplicados al Análisis de Datos”. International Thompson Editores.
  • Khattre R. y Naik D. (2000) Multivariate Data Reduction and Discriminatio with SAS Software. SAS Institute Inc. Cary, NC. USA.
  • Peña, Daniel (2004). “Análisis Multivariante”. Mc.Graw Hill

Inscripción:

Secretaría de Estudios de Posgrado y Educación Continua
posgrado-vet@fveter.unr.edu.ar
Tel: 03464-422050 interno 287