Análisis Multivariante
(Curso Académico 2021 - 2022)
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1. Datos descriptivos de la asignatura
  • Código: 549580907
  • Centro: Facultad de Ciencias
  • Lugar de impartición: Facultad de Ciencias
  • Titulación: Graduado/a en Matemáticas
  • Plan de Estudios: 2018 (publicado en 27-11-2019)
  • Rama de conocimiento: Ciencias
  • Itinerario/Intensificación: Mención en Estadística e Investigación Operativa
  • Departamento/s:
  • Área/s de conocimiento:
    • Estadística e Investigación Operativa
  • Curso: 4
  • Carácter: Optativa
  • Duración: Segundo cuatrimestre
  • Créditos ECTS: 6,0
  • Modalidad de impartición: Presencial
  • Horario: Ver horario
  • Dirección web de la asignatura: Ver web de la asignatura
  • Idioma: Castellano e Inglés (33% en inglés). La asignatura participa en el programa FINULL
2. Requisitos para cursar la asignatura
Recomendado el B1, no siendo imprescindible dado que sólo se utilizará en los repasos de clases anteriores, ya impartidas en español y dudas sobre las mismas. En caso de no tener el nivel, se organizarán seminarios de dudas alternativos en español.
3. Profesorado que imparte la asignatura

Profesor/a Coordinador/a: MARIA MERCEDES SUAREZ RANCEL

General:
Nombre:
MARIA MERCEDES
Apellido:
SUAREZ RANCEL
Departamento:
Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
Área de conocimiento:
Estadística e Investigación Operativa
Grupo:
único
Contacto:
Teléfono 1:
922319177
Teléfono 2:
649838070
Correo electrónico:
msuarez@ull.es
Correo alternativo:
msuarez@ull.edu.es
Tutorías primer cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Viernes 09:00 15:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau
Observaciones: Los cambios de tutorías puntuales serán notificados en el campus virtual. Las tutorías serán online, con el link de google meet https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau Se ruega, en la medida de lo posible se reserve hora por email, con anterioridad, para no ocasionar esperas innecesarias. msuarez@ull.edu.es
Tutorías segundo cuatrimestre:
DesdeHastaDíaHora incialHora finalLocalizaciónPlantaDespacho
Todo el cuatrimestre Viernes 09:00 15:00 Edificio de Física y Matemáticas - AN.2B 4 https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau
Observaciones: Los cambios de tutorías puntuales serán notificados en el campus virtual. Las tutorías serán online, con el link de google meet https://meet.google.com/fkz-rwpb-cau Se ruega, en la medida de lo posible se reserve hora por email, con anterioridad, para no ocasionar esperas innecesarias. msuarez@ull.edu.es
4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
  • Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Estadística e Investigación Operativa
  • Perfil profesional: Graduado/a en Matemáticas
5. Competencias

Generales

  • CG1 - Conocer la naturaleza, métodos y fines de los distintos campos de la Matemática junto con cierta perspectiva histórica de su desarrollo.
  • CG2 - Reconocer la presencia de la Matemática subyacente en la Naturaleza, en la Ciencia, en la Tecnología y en el Arte. Reconocer a la Matemática como parte integrante de la Educación y la Cultura.
  • CG5 - Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en una disciplina matemática como en cualquiera de las ciencias que requieran buenos fundamentos matemáticos.

Básicas

  • CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

Específicas

  • CE6 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
  • CE8 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.
6. Contenidos de la asignatura

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.-

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.
7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante

Descripción

Los conceptos teóricos de la asignatura se desarrollan en las clases magistrales, donde los ejemplos prácticos basados en datos reales y problemas actuales, y las salidas de los paquetes estadísticos juegan un papel relevante. Se pretende que el alumno no tenga una actitud pasiva, sino crítica y participativa, desarrollando su capacidad de análisis y síntesis. Todo esto se ve reforzado en las clases de laboratorio, donde los paquetes estadísticos dan salida a los análisis necesarios para la posterior interpretación por parte del alumno. Al final del semestre, el alumno presenta un análisis de datos reales donde adquiere la competencia de aplicar los conocimientos adquiridos a un entorno cercano y de interés para un profesional. Se reproducirá un escenario similar al que se produce en su entorno de trabajo real o simulado. El alumno aprenderá a transmitir resultados estadísticos con el rigor suficiente, pero haciéndose entender por un entorno de profesionales, no necesariamente estadísticos-matemáticos.
La asignatura se estructura en diferentes actividades formativas, especificadas en la tabla adjunta, junto al volumen de trabajo, tanto presencial como autónomo, que cada una de ellas supone. El fin de esta estructura ha sido tratar de ofrecer al alumnado una docencia integral, tanto teórica como práctica, en la que se aborde la impartición de los conocimientos teóricos necesarios para el desarrollo de la actividad profesional para la cual se les está formando, el diseño experimental y análisis de datos. La metodología incluye el rigor necesario para que un Graduado en Matemáticas, utilice las técnicas impartidas con el rigor necesario y no de forma automática.
El diseño de la asignatura pretende potenciar la diferenciación de un matemático-estadístico con el resto de egresados, permitiéndole ser competitivo en el mercado laboral.



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.

La asignatura ha participado en: - El Proyecto de Innovación Docente: Diseño e Implementación de Acciones para la Mejora Continua en la docencia transversal en Métodos Estadísticos, enfocado al desarrollo profesional de un graduado en matemáticas
Además: Será incluída en \" El Programa de Apoyo a la Docencia Presencial mediante Herramientas TIC, modalidad A.

A continuación se describe brevemente el proyecto. El análisis de datos reales, se hace imprescindible dentro la formación de un profesional en calidad para cuidados de la salud. Por ello, es importante que el alumno se enfrente cuanto antes a esta realidad. Con este objetivo, el alumno se enfrentará a la búsqueda de datos reales, realizando actividades de tipo grupal, donde se realizará un análisis de datos y exposición del mismo, simulando estar en la empresa donde los realiza. Lo cual, les lleva a adquirir competencias de comunicación en un entorno real. Los trabajos realizados se entregarán de forma virtual al profesor y posteriormente se expondrán ante el resto de los grupos (siempre que no exista contrato de confidencialidad en las fuentes de origen de dichos datos). Para ello, contarán en el aula virtual con ejemplos (salidas de paquetes estadísticos, obtenidas en el Aula de Informática) a los que podrán acudir, con el fin de desarrollar dichas actividades. A través de una evaluación virtual tipo cuestionario, el profesor podrá asesorarse de que los conocimientos adquiridos son los necesarios para enfrentarse a tal análisis de la forma más eficiente. Al final del proceso se colocará el resultado final en el Campus, que junto una exposición de dichos análisis ante los compañeros hace que el profesional sea capaz de repetir dicha actividad en su puesto de trabajo de forma usual y con las habilidades necesarias. Por otro lado, el alumno debe acostumbrarse al rigor del análisis. Así, en determinados temas de gran dificultad como el TEOREMA CENTRAL DEL LÍMITE, las clases magistrales son insuficientes, siendo necesario utilizar métodos alternativos. En este caso se utilizará un video explicativo y gráfico que ayudará al alumno al mejor entendimiento y sobre todo a comunicarlo a los grupos de trabajo con los que interacciona.

 

Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante

Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total horas Relación con competencias
Clases teóricas 30,00 0,00 30,0 [CG5]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio) 27,00 0,00 27,0 [CE8], [CE6], [CB3], [CG2], [CG1]
Estudio/preparación de clases teóricas 0,00 27,00 27,0 [CE6], [CG5], [CG1]
Estudio/preparación de clases prácticas 0,00 25,50 25,5 [CE8], [CE6], [CB3]
Preparación de exámenes 0,00 37,50 37,5 [CE6], [CB3], [CG5], [CG2], [CG1]
Realización de exámenes 3,00 0,00 3,0 [CE8], [CE6], [CB3], [CG5], [CG2], [CG1]
Asistencia a tutorías 0,00 0,00 0,0 [CE8], [CE6], [CB3], [CG5], [CG2], [CG1]
Total horas
Total ECTS
8. Bibliografía / Recursos

Bibliografía básica

Cuadras, Carles M., “Métodos de análisis multivariante”, EUNIBAR. Barcelona EUB 1996.[BULL]
Suárez Rancel, M. Mercedes (2005). \"Análisis de Datos Avanzados\". ISBN: 84-609-3840-9
Peña, D.. “Análisis de datos Multivariantes”. MacGrawHill. Madrid.(2002) [BULL

Bibliografía complementaria

Suárez Rancel, M. Mercedes (1999). Análisis de Datos. Depósito Legal: TF 318/99

Otros recursos

Plataforma de docencia virtual de la universidad (Material teórico, práctico y de laboratorio)
9. Sistema de evaluación y calificación

Descripción

EVALUCIÓN CONTINUA (La evaluación de la primera convocatoria del curso se finaliza con la realización de un examen en las convocatorias oficiales, que forma parte de la evaluación continua). La evaluación continua se tendrá en cuenta a lo largo del curso académico. La calificación final de la asignatura será la máxima entre la nota del examen final y la ponderación del examen final con la evaluación continua. La calificación que constará en el acta será la que resulte de la aplicación de los criterios de ponderación para la obtención de la misma que están establecidos en esta guía (Reglamento de Evaluación, Calificación, Revisión e Impugnación de Calificaciones y Rectificaciones de Actas de la Universidad de La Laguna, BOC nº 11, de 19 de enero de 2016).

La Evaluación Continua consta de: Informe Memoria de Prácticas Se puntuará el rendimiento de cada práctica de laboratorio al finalizar cada una de las mismas, realizando una puesta en común sobre la interpretación de los resultados.

La asistencia a las Prácticas de laboratorio, son obligatorias. En caso de no asistir y/o no superar alguna de ellas, se realizará un examen, donde el alumno deberá demostrar el poder resolver un problema, sobre el análisis de datos que el profesor le indique, haciendo uso de un paquete estadístico, en las convocatorias de evaluación única. La prueba de evaluación de esta actividad se realizará de forma oral, para propiciar la participación del alumnado y la interacción entre los mismos.

Prueba tipo Test Se realizará un examen tipo test, que permita medir el resultado individualizado del alumno, en cuanto a conceptos básicos adquiridos. El valor de esta prueba es muy inferior al resto, dado que es una asignatura eminentemente práctica.
Prueba sobre material Audiovisual Se realizarán algunas cuestiones sobre un video que el alumno prepará de forma autónoma, potenciando la búsqueda de recursos dentro del Análisis de Datos real.

Examen Final Se compone de Informe Estadístico y la Exposición del mismo en las convocatorias oficiales. Este trabajo no tendrá demasiada dificultad para el alumno, dado que se le adiestrará a lo largo de las prácticas cómo realizarlo y la asignatura se plantea practicando en cada clase de laboratorio dicho ejercicio. Se desarrollará en grupo un Informe Estadístico donde se compruebe que han adquirido los Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis estudiados a un caso real. El alumno proporcionará los datos de otra asignatura/trabajo, trabajo que actualmente realice o cualquier otra fuente que considere. Si no contara con dichos datos, el profesor los suministra. En este apartado el alumno hará una exposición del Informe Estadístico presentado en el apartado anterior, donde se simulará la presentación ante la empresa y/o grupo de investigación los resultados obtenidos. El profesor al finalizar, preguntará al alumno de forma oral sobre lo expuesto. 

Aquellos alumnos que no opten a la Evaluación Continua, dispondrán en las fechas oficiales de un único examen final consistente en 4 apartados, puntuados como se indica en la tabla siguiente (1.- Varias cuestiones tipo test, 2.- Una cuestión sobre la materia audiovisual presentada; esta vez se proporciona en papel, 3.- entrega de un informe sobre análisis de datos reales, 4.- una cuestión sobre prácticas de laboratorio y 5.- Examen oral (10 minutos) sobre el análisis de datos, )

Estrategia Evaluativa

Tipo de prueba Competencias Criterios Ponderación
Pruebas de respuesta corta [CG5] Test sobre  material audiovisual (ejm.- Teorema Central del Límite) 5,00 %
Informes memorias de prácticas [CE6], [CE8], [CG5], [CB3] Entrega y valoración de las prácticas de laboratorio 30,00 %
Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas [CE6], [CE8], [CG1], [CG2], [CG5], [CB3] Conocimiento del programa desarrollado a través de la aplicación de los análisis estudiados a un caso real (Informe Estadístico) y Calidad de la defensa del informe estadístico. (Examen Final de la evaluación continua). 50,00 %
Pruebas tipo test [CG5] Prueba tipo test sobre los conocimientos  adquiridos 15,00 %
10. Resultados de Aprendizaje
Conocer y aplicar técnicas inferenciales bajo normalidad en el contexto multivariante. Conocer y saber el uso del análisis de componentes principales y aplicabilidad del análisis factorial. Saber utilizar los modelos y técnica de conglomerados así como la aplicabilidad del análisis discriminante.
11. Cronograma / calendario de la asignatura

Descripción

La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.

Segundo cuatrimestre

Semana Temas Actividades de enseñanza aprendizaje Horas de trabajo presencial Horas de trabajo autónomo Total
Semana 1: 1 Teoría , Informes Estadísticos y Práctica de Laboratorio 1  4.00 4.00 8.00
Semana 2: 2 Teoría, Informes Estadísticos, Práctica de Laboratorio 2 (Primera parte) 4.00 4.00 8.00
Semana 3: 2 Informes Estadísticos, Práctica de Laboratorio 2 (Segunda parte) 4.00 2.00 6.00
Semana 4: 3 Teoría, Informes Estadísticos 4.00 4.00 8.00
Semana 5: 4 Teoría, Informes Estadísticos,Práctica de laboratorio 3 (Primera Parte) 5.00 6.00 11.00
Semana 6: 4 Teoría, Informes Estadísticos y Práctica de Laboratorio 3 (segunda parte) 4.00 5.00 9.00
Semana 7: 5 Teoría, Informes Estadísticos, práctica de laboratorio 4 4.00 4.00 8.00
Semana 8: otros Seminarios con Material Audiovisual y puesta en común. Tutorías Colectivas 4.00 4.00 8.00
Semana 9: otros Seminarios con Material Audiovisual y puesta en común. Tutorías Colectivas. 4.00 4.00 8.00
Semana 10: Seguimiento Seguimiento Tipo Test y del Material Audiovisual. 4.00 4.00 8.00
Semana 11: 6 Teoría, Informes Estadísticos, práctica de laboratorio 5. (Primera Parte) 4.00 4.00 8.00
Semana 12: 6 Teoría, Informes Estadísticos, práctica de laboratorio 5. (Segunda Parte) 4.00 4.00 8.00
Semana 13: 7 Teoría, Informes Estadísticos, práctica de laboratorio 6. (Primera Parte) 4.00 4.00 8.00
Semana 14: 7 Teoría, Informes Estadísticos, práctica de laboratorio 6. (Segunda Parte) 4.00 4.00 8.00
Semana 15: Estudio de Exámenes Convocatoria de Junio  0.00 0.00 0.00
Semana 16 a 18: Entrega de Informes y Exposición del Informe (examen) 3.00 33.00 36.00
Total 60.00 90.00 150.00
Fecha de última modificación: 24-06-2021
Fecha de aprobación: 08-07-2021