Técnicas de Análisis Multivariante
(Curso Académico 2020 - 2021)

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• CEX-3 - Saber aplicar metodologías de análisis estadístico sobre la información económica regional

• CG-2 - Aplicar modelos de desarrollo económico y/o social en el ámbito regional
• CG-3 - Implementar la planificación económica y/o social desde una perspectiva regional

Profesor/a: Montserrat Hernández López

1. Conceptos previos.
2. Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial.
3. Análisis de Conglomerados.
4. Otras técnicas de análisis mulitivariante.

 

Consulta de bibliografía especializada.

Las clases presenciales serán teórico-prácticas. En ellas se expondrá el contenido teórico y se ilustrará con ejemplos económicos apropiados.
La asignatura participa en el Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante herramientas TIC (Modalidad B: Tutorías Online).

Actividades formativas	Horas presenciales	Horas de trabajo autónomo	Total horas	Relación con competencias
Clases teóricas	25,00	0,00	25,0	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]
Realización de trabajos (individual/grupal)	5,00	22,00	27,0	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]
Preparación de exámenes	0,00	12,00	12,0	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]
Realización de exámenes	2,00	0,00	2,0	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]
Asistencia a tutorías	9,00	0,00	9,0	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]
Total horas
Total ECTS

Pérez López, C. (2005) Métodos estadísticos avanzados con SPSS. Thomson.

Pérez López, C. (2005) Métodos estadísticos avanzados con SPSS. Thomson.

Abascal, E. y Grande, I. (1989) Métodos multivariantes para la investigación comercial”. Editorial Ariel, S.A.

Aldenderfer, M.S. y Blashfield, R.K. (1984) Cluster Analysis. Sage University Paper, Series: Quantitative Applications in the Social Sciences.

Anderberg, M.R. (1973) Cluster Analysis for Applications. Academic Press.

Bizquerra Alzina, R. (1989) Introducción conceptual al Análisis Multivariable. Un enfoque informático con los paquetes SPSS-X, BMDP, LISREL y SPAD. Vol I. Promociones y Publicaciones Universitarias. S.A

Cuadras, C.M. (1991) Métodos de Análisis Multivariante. Editorial Universitaria de Barcelona.

Hair, J.F.; Anderson, R.E.; Tatham, R.L. y Black, W. (1999) Análisis Multivariante de Datos. Prentice Hall

Material disponible en el aula virtual de la asignatura (explicaciones, conceptos, ejercicios, ...)

1) CONVOCATORIA DE JUNIO:
a) Evaluación Continua: La calificación obtenida será la que resulte de la resolución de ejercicios o casos prácticos presenciales y/o virtuales (70%), realización de exámenes presenciales y/o virtuales (15%) y participación activa en clases presenciales y/o virtuales (15%). Este sistema de evaluación será explicado en la primera sesión presencial y en el aula virtual de la asignatura.
b) Examen Final: En caso de no superar la asignatura por el sistema anterior, el alumno será evaluado exclusivamente a través de un examen del contenido completo de la materia.

2) CONVOCATORIAS DE JULIO Y SEPTIEMBRE:
Examen Final: El alumno será evaluado exclusivamente a través de un examen del contenido completo de la materia.

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Pruebas objetivas	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]	Se valorará la resolución de ejercicios, casos prácticos y exámenes	85,00 %
Asistencia a las actividades presenciales	[CG-3], [CG-2], [CEX-3]	Se ponderará por el porcentaje de asistencia efectiva.	15,00 %

Se ha completado el cronograma considerando la semana del curso en la que se imparte la materia.
La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 4:	Introducción Temas 1 a 3	Clases teórico-prácticas y aplicación a diferentes casos de estudio	39.00	22.00	61.00
Semana 15 a 17:	Evaluación	Preparación de la evaluación final	2.00	12.00	14.00
Total			41.00	34.00	75.00