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 subject belongs to the Fullbright Project.
The 33% mentioned above will be taught in English, in two main activities:
Activity 1: Master 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.
Activity 3: Students have to upload a video about a Statistial Report
Activity 4: Students have to upload part of the theorical notes in english.
If a student is not able to follow these activities in English, they can use the corresponding tutorials.