Temario del Curso Análisis Estadístico Multivariante

OBJETIVO
La asignatura tiene como objetivo dotar al participante del instrumental teórico y práctico que le permita realizar de manera eficiente y profunda una mejor toma de decisiones al abordar y resolver problemas multidimensionales del mundo real. Este objetivo se logrará en base a la recopilación y procesamiento del análisis de datos para la interpretación de resultados mediante las principales técnicas estadística multivariada. Las técnicas de análisis multivariado tienen un papel fundamental en la realización de estudios completos y rigurosos en el ámbito de la economía aprovechando las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías.

T E M A R I O

1. BASES PARA EL ANÁLISIS MULTIVARIADO
1.1 Concepto de análisis multivariado
1.2 Aplicaciones de los métodos multivariados
1.3 Breve historia
1.4 Tipos de datos y organización
1.5 Repaso de álgebra matricial
1.6 Métodos de análisis multivariado

2. MÉTODOS DE DEPENDENCIA O EXPLICATIVOS
2.1 Análisis de contingencia
2.1.1 Tablas
2.1.2 Estadísticos
2.2 Análisis de correlación
2.2.1 Correlación lineal simple
2.2.2 Correlación Parcial
2.3 Análisis de regresión (Path análisis)
2.3.1 Regresión Lineal Simple
2.3.2 Regresión Lineal Múltiple
2.3.3 Regresión Logística
2.4 Análisis de la varianza
2.4.1 Análisis de varianza de un factor
2.4.2 Análisis de varianza factorial
2.4.3 Análisis de varianza con medidas repetidas
2.5 Análisis discriminante
2.5.1 Análisis discriminante: dos grupos
2.5.2 Estadísticos
2.5.3 Métodos
2.5.4 Análisis discriminante con más de dos Grupos

3. MÉTODOS DE INTERDEPENDENCIA O DESCRIPTIVOS
3.1 Análisis de componentes principales
3.1.1 Reducción de la dimensión de un conjunto de información
3.1.2 Propiedades relevantes, cálculo e interpretación de los componentes principales
3.1.3 Índice Kaiser-Meyer-Oklin (KMO)
3.2 Análisis de conglomerados (k medias y jerárquicos)
3.2.1 Procedimiento de K Medias
3.2.2 Análisis Jerárquico
3.2.3 Estadísticos
3.2.4 Métodos (conglomeración, distancias, valores, medidas)
3.3 Análisis factorial
3.3.1 Extracción
3.3.2 Rotación
3.3.3 Puntuaciones Factoriales

METODOLOGÍA
1. Las clases serán teóricas y prácticas utilizando paquetería como la hoja de cálculo Excel, el paquete econométrico EVIEWS y el paquete estadístico SPSS.
2. Apoyo de material: a) exposiciones con video proyector (cañón); y b) lecturas, guías, ejemplos y tareas vía página WEB.
3. En el laboratorio de cómputo, se realizarán estudios de caso mediante guías.

EVALUACIÓN
1. Tareas semanales mediante la aplicación de la materia vista en clase
2. Controles de lectura
3. Se realizarán un examen y un trabajo final.
4. Criterio: asistencia (10%), tareas (15%), examen 1 (35%), trabajo final (40%).

 
BIBLIOGRAFÍA ELEMENTAL

1. Abascal, Elena & Grande, Idelfonso, “Métodos multivariantes para la investigación comercial”, ed. Ariel, México.
2. Cea D’Ancona, Ma. Ángeles (2004), “Análisis Multivariable. Teoría y práctica en la investigación social”, Ed. Síntesis, España.
3. Dallas E. Anális,”Métodos multivariados aplicados al análisis de datos”, Thompson Edit., México, 1998.
4. Härdle, Wolfang, Simar Léopold, “Applied Multivariate Statistical Analysis”, 2nd. Ed., Springer, Berlin, 2007.
5. Giri, Narayan C., “Multivariate Statistical Análisis”, Marcel Dekker ed., 2ª ed., U.S.A., 2004.
6. Manly, Bryan F., “Multivariate Statistical Methods, A Primer”, Chapman & Hall/CRC, USA, 2005.
7. Peña, Daniel, “Análisis de datos multivariantes”, Mac Graw Hill, España, 2002.
8. Pérez, César, “Técnicas de Análisis Multivariantes de datos, aplicaciones con SPSS”, Prentice Hall, España, 2004.
9. Tinsley, H., Brown, Steven D, “Handbook of Applied Multivariate Statistical and Mathematical Modelling”, Academic Press, USA, 2000.
10. Van de Geer, John P., “Introduction to Multivariate Analysis for the Social Sciencies”, W. H. Freeman and Company, USA, 1971.

BIBLIOGRAFÍA ELEMENTAL

-Canavos C. George, “Probabilidad y estadística: aplicaciones y métodos”, Mc Graw Hill, México,1988.
-Hernández O., José, Ramírez Q., Ma. José, Ferri R., Cèsar, “Introducción a la minería de datos”, Prentice Hall, España, 2004.
-Kinnear, Thomas C., Taylor, James R., “Investigación de mercados, un enfoque aplicado”, Mc Graw Hill, 4ª ed., México, 1995.