Denominación de la asignatura |
Técnicas Multivariantes |
Postgrado al que pertenece |
Máster universitario en Ingeniería Matemática y Computación |
Créditos ECTS |
6 |
Curso y cuatrimestre en el que se imparte |
Segundo cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
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.
Básicas
Generales
Transversales
Específicas
Tema 1. Muestreo y estimaciones
Introducción
Muestreo aleatorio simple
Muestreo estratificado
Muestreo por conglomerado
Muestreo sistemático
Muestreo no probabilístico
Tema 2. Pruebas de hipótesis
Introducción
Relación entre variables paramétricas
Relación entre variables no paramétricas
Pruebas paramétricas para la comparación de grupos
Pruebas no paramétricas para la comparación de grupos
Muestreo en el contraste de hipótesis
Tema 3. Introducción a las técnicas multivariantes
Introducción al análisis multivariante
Técnicas descriptivas multivariantes
Técnicas explicativas multivariantes
Tema 4. Análisis factorial
Introducción al análisis factorial
EL modelo matemático
Consideraciones y acotaciones
Procedimiento
Interpretación de los datos
Tema 5. Análisis clúster
Introducción al análisis clúster
El modelo matemático
Consideraciones y acotaciones
Procedimiento
Interpretación de los datos
Tema 6. Análisis discriminante
Introducción al análisis discriminante
El modelo matemático
Consideraciones y acotaciones
Procedimiento
Interpretación de los datos
Tema 7. Análisis de regresión
Introducción al análisis de regresión
El modelo matemático
Consideraciones y acotaciones
Procedimiento
Interpretación de los resultados
Tema 8. Análisis de segmentación
Introducción
Modelo CHAID
Interpretación de los datos
Tema 9. Introducción a otras técnicas multivariantes
Modelo de ecuaciones estructurales
Análisis de varianza multivariable (Manova)
Tema 10. Herramientas estadísticas
La decisión
Análisis factorial
Análisis discriminante
Análisis de regresión
Análisis de segmentación
Análisis clúster
Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.
Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:
ACTIVIDADES FORMATIVAS |
HORAS |
Sesiones presenciales virtuales | 15,0 |
Lecciones magistrales | 6,0 |
Estudio del material básico | 50,0 |
Lectura de material complementario | 25,0 |
Trabajos, casos prácticos, test | 17,0 |
Sesiones prácticas de laboratorio virtual | 12,0 |
Tutorías | 16,0 |
Trabajo colaborativo | 7,0 |
Examen final presencial | 2,0 |
Total |
150 |
Bibliografía básica
Tema 2
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*.
Tema 5
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*.
Tema 9
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*.
Tema 10
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*.
* Esta obra está protegida por el derecho de autor y su reproducción y comunicación pública, en la modalidad puesta a disposición, se ha realizado en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual. Queda prohibida su posterior reproducción, distribución, transformación y comunicación pública en cualquier medio y de cualquier forma.
El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:
0 - 4, 9 |
Suspenso |
(SS) |
5,0 - 6,9 |
Aprobado |
(AP) |
7,0 - 8,9 |
Notable |
(NT) |
9,0 - 10 |
Sobresaliente |
(SB) |
La calificación se compone de dos partes principales:
El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.
Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado en la programación semanal. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:
SISTEMA DE EVALUACIÓN |
PONDERACIÓN |
PONDERACIÓN |
Participación del estudiante (sesiones, foros, tutorías) |
0% |
40% |
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y/o casos |
0% |
40% |
Test de autoevaluación |
0% |
40% |
Examen final presencial |
60% |
60% |
Francisco Chicharro López
Formación
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.
Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:
Ten en cuenta estos consejos…
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