ANÁLISIS MULTIVARIADO

Coordinadora: Ing. Agr. (Ph.D.) Mónica Balzarini. FCA-UNC

Docentes: Ing. Agr. (Dra.) Cecilia Bruno. FCA-UNC

Objetivos:

  • Ofrecer a los participantes un espacio para la discusión y generación de conocimientos que les permitan reconocer datos multivariados y situaciones donde el análisis multivariado es necesario y provechoso.
  • Familiarizar al participante con las técnicas más conocidas de análisis multivariado.
  • Presentar nuevas tecnologías para el análisis de estudios observacionales y experimentales con numerosas variables.
  • Demostrar el análisis en base al uso de software estadístico.
  • Ilustrar la diversidad de aplicaciones de técnicas multivariadas y sus relaciones mediante el análisis de casos y el debate sobre diferentes enfoques e interpretaciones para cada uno.
  • Desarrollar destrezas para comunicar resultados del análisis multivariado con la terminología apropiada.

Contenidos

Conceptos Generales
Datos multivariados. Ejemplos de motivación.
Medidas de distancia estadística.

Ordenamiento
Análisis de componentes principales. Biplots
Escalamiento multidimensional métrico
Análisis de correspondencias múltiples
Análisis Procrustes generalizado

Clasificación
Análisis de Conglomerados
Análisis Discriminante
Árboles de Regresión y Clasificación. CART.

Inferencia
Análisis multivariado de varianza.
Correlaciones Canónicas
Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). Triplots.

Metodología del curso:Modalidad teórico-práctico. Clases  teórico-prácticas distribuias en 2 (dos) encientros de dos días cada uno. Clases prácticas y discusión de estrategias de análisis para el trabajo final integrador a través de aula virtual

Evaluación:Para realizar la evaluación final deberá haber asistido al 80% de las actividades. Se aprobará con 7 (siete) o más puntos en escala de 1 (uno) a 10 (diez). El trabajo integrador final consta de la resolución de situaciones problemas y podrá ser abordado Individualmente o en grupo de hasta tres integrantes.

Duración del curso: 40 horas.

Créditos: 2 créditos

Arancel: DISPUESTO POR EL HCD-FCA PARA EL CICLO ACADÉMICO 2017 (Res. Nº 894/16)

Fecha de realización: 27 al 31 de marzo, de 9:00 a 16:30

Destinatarios:Dirigido a profesionales con título expedido por Universidad Pública o Privada o Extranjera afín a las Ciencias Agropecuarias, Forestales, Biológicas o Ambientales. Acreditar ejercicio profesional, formar parte de equipos de investigación o ser becario de Ciencia y Tecnología con ejercicio de tareas de investigación científica y tecnológica.

Requerimientos Cada asistente al curso deberá traer una notebook con el software InfoStat, R y la conexión entre ambos.

Bibliografía:

Anderson, T.W. 2003. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Wiley-Interscience. 752 pp

Balzarini, M.G. 2006. Análisis Multivariado. Notas de Clase. Universidad Nacional de Córdoba. 190 pp.

Balzararini, M.G; Di Rienzo, J; Tablada, M; Gonzalez, L; Bruno, C; Córdoba, M; Robledo, W; Casanoves, F. 2012. Estadística y Biometría. Ilustraciones del uso de InfoStat en problemas de agronomía. Editorial Brujas. ISBN 978-987-591-301-1. 400pp.

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2012. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

Johnson, R.A. and Wichern, D.W. 1998. Applied multivariate statistical analysis. CuartaEdición. Prentice Hall. Upper Saddle River. NJ.

Manly, B. 2005. Multivariate Statistical Methods – A Primer. Third ed. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, Fl, 214 pp.

Software:

Se utilizará el software estadístico InfoStat (Di Rienzo et al., 2015) y su conexión con el software R (R Core Team, 2015).

 

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2015. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar

 

R Core Team, 2015. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL http://www.R-project.org/.

 

Documentación de InfoStat:

Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Casanoves F., Di Rienzo J.A., Robledo C.W. 2008. Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentina