Métodos de análisis multivariante
GUÍA DOCENTE    Curso 2025-26

- Análisis de la Varianza Multivariante
- Análisis de Componentes Principales y Análisis Factorial
- Análisis de Correspondencias
- Análisis de Conglomerados

Álgebra, Cálculo, Probabilidad y Estadística, al nivel de las asignaturas cursadas previamente en el grado.

La asignatura "Métodos de análisis multivariante" es de carácter optativo, estando incluida en el itinerario conducente a la mención "Estadística e Informática". Proporciona a los estudiantes, especialmente a quienes elijan seguir dicho itinerario, una profundización en algunos temas avanzados del análisis de datos, específicamente dentro de las llamadas técnicas multivariantes. En la gran mayoría de situaciones reales de aplicación de los métodos estadísticos, los datos disponibles presentan un carácter multidimensional, por lo que las técnicas univariantes estudiadas en asignaturas anteriores resultan insuficientes para extraer toda la información relevante. Sin embargo, es preciso conocerlas ya que proporcionan las bases teóricas y metodológicas para poder abordar el estudio de los métodos multivariantes. Así mismo, el desarrollo de los contenidos de esta asignatura requiere el uso del álgebra de matrices y del cálculo diferencial en varias variables.

CG 1. Comprender el lenguaje matemático, enunciados y demostraciones, identificando razonamientos incorrectos, y utilizarlo en diversos problemas y aplicaciones.
CG 2. Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.
CG 3. Disponer de una perspectiva histórica del desarrollo de la Matemática y conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos.
CG 4. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de la Matemática, para construir demostraciones y para transmitir el conocimiento matemático adquirido.
CG 5. Saber abstraer las propiedades estructurales de objetos matemáticos y poder comprobarlas con demostraciones o refutarlas con contraejemplos.
CG 8. Capacitar para el aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y técnicas.

- Conocer las bases teóricas y la aplicación práctica del Análisis de la Varianza Multivariante, en particular de los diseños de medidas repetidas.
- Conocer las bases teóricas y la aplicación práctica del Análisis de Componentes Principales y el Análisis Factorial, como métodos de reducción de la dimensionalidad de un conjunto de datos multivariantes.
- Conocer las bases teóricas y la aplicación práctica del Análisis de Correspondencias, como generalización del análisis de componentes principales al caso de datos multivariantes nominales u ordinales.
- Conocer las bases teóricas y la aplicación práctica del Análisis de Conglomerados, como método para descubrir una estructura de grupos en un conjunto de datos multivariantes.

1.-El sistema denominado "Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas" corresponde al examen de prácticas de ordenador.

2.-El sistema denominado "Sistemas de autoevaluación" corresponde a la resolución y entrega de ejercicios en el aula virtual.

3.-La evaluación continua (20%, no recuperable) se realizará mediante los sistemas: Informes y memorias de prácticas (10%), y sistemas de autoevaluación (10%). La asistencia a las prácticas de ordenador es obligatoria. Las faltas no justificadas influirán en la calificación del apartado "Informes y memorias de prácticas".

4.-El material didáctico (hojas de problemas, archivos de datos, etc.) se encontrará disponible en el aula virtual para los alumnos matriculados en esta asignatura.