Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
Contenidos Teóricos
Tema 1: Introducción. Visión global de la Aplicación de las diferentes Técnicas de Análisis de Datos en el mundo de la Investigación, Empresarial y Docente. Metodología para la elaboración de un Informe Estadístico de Análisis de Datos.
Tema 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Tema 3: El Diseño de Experimentos como caso particular del Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Tema 4: Análisis de Componentes Principales y Aplicaciones. Normal Multivariante . Análisis Factorial
Tema 5: Análisis Cluster y Aplicaciones.
Tema 6: Analisis Discriminate. Contenidos Prácticos (Se realizarán en el aula de Informática con los correspondientes paquetes estadísticos) -
Profesor/a: Maria Marcedes Suarez Rancel
Práctica 1: Introducción al software estadístico.
Práctica 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Práctica 3: Anova
Práctica 4: Análisis de Componentes Principales.
Práctica 6: Análisis Cluster y Aplicaciones.-
Tema 1: Introducción. Visión global de la Aplicación de las diferentes Técnicas de Análisis de Datos en el mundo de la Investigación, Empresarial y Docente. Metodología para la elaboración de un Informe Estadístico de Análisis de Datos.
Tema 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Tema 3: El Diseño de Experimentos como caso particular del Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Tema 4: Análisis de Componentes Principales y Aplicaciones. Normal Multivariante . Análisis Factorial
Tema 5: Análisis Cluster y Aplicaciones.
Tema 6: Analisis Discriminate. Contenidos Prácticos (Se realizarán en el aula de Informática con los correspondientes paquetes estadísticos) -
Profesor/a: Maria Marcedes Suarez Rancel
Práctica 1: Introducción al software estadístico.
Práctica 2: Modelo de Regresión Lineal Múltiple.
Práctica 3: Anova
Práctica 4: Análisis de Componentes Principales.
Práctica 6: Análisis Cluster y Aplicaciones.-
Actividades a desarrollar en otro idioma
The 25% mencioned above will be taught in English, in two main activities:
Activity 1: Máster Class in English. Professor will summarize previous classes every day, orally, and
Activity 2: Forum in English. Students will be able to ask questions about the activity 1.
If a student is not able to follow these activities in English, they can use the corresponding tutorials.
These activities will be evaluated in the Final Report on real data, doing an abstract in English and presenting part of the Report in English.
Activity 1: Máster Class in English. Professor will summarize previous classes every day, orally, and
Activity 2: Forum in English. Students will be able to ask questions about the activity 1.
If a student is not able to follow these activities in English, they can use the corresponding tutorials.
These activities will be evaluated in the Final Report on real data, doing an abstract in English and presenting part of the Report in English.