Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos

Máster. Curso 2024/2025.

MODELOS LINEALES Y ESTADÍSTICA MULTIVARIANTE - 609785

Curso Académico 2024-25

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG1 - Conocer y utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación aplicadas al análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG2 - Conocer y aplicar la normativa y regulación local, autonómica, nacional e internacional en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG3 - Comprender y ser capaz de aplicar las herramientas básicas de investigación en el ámbito de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG5 - Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG6 - Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG8 - Conocer los fundamentos y las implicaciones económicas de los procesos de producción y aplicación de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
CG10 - Estructurar el proceso de análisis de un problema con elementos aleatorios en el análisis de las Estadísticas Oficiales e Indicadores Sociales y Económicos.
Transversales
CT1 - Conocer y desarrollar el respeto y la promoción de los Derechos Humanos, de los Derechos Fundamentales, de la cultura de paz y la conciencia democrática, de los mecanismos básicos para la participación ciudadana y de una actitud para la sostenibilidad ambiental y el consumo responsable.
Específicas
CE1 - Adquirir conocimientos avanzados para operar de forma autónoma e independiente con indicadores sociales y aplicarlos para la investigación y análisis de los temas que ocupan a la sociología.
CE2 - Adquirir conocimientos avanzados para operar de forma autónoma e independiente con indicadores económicos y aplicarlos para la investigación y análisis de los temas que ocupan a la economía.
CE3 - Adquirir conocimientos avanzados para operar de forma autónoma e independiente con indicadores demográficos y aplicarlos para la investigación y análisis de los temas que ocupan a la demografía.
Otras
CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
10h
Clases prácticas
10h
Presentaciones
2h
Otras actividades
Tutorías grupales: 2h
TOTAL
24h

Presenciales

3

Semestre

1

Breve descriptor:

Introducción a los modelos lineales y técnicas de la estadística multivariante

Objetivos

Conocer las ideas fundamentales en los modelos de regresión lineal y general y algunas técnicas de la estadística multivariante. Ser capaz de aplicar un modelo de regresión y utilizar procedimientos para reducir la dimensionalidad y de aplicar algoritmos para crear grupos. Conocer las distribuciones multivariantes y sus propiedades. Aplicar las técnicas de análisis discriminante a datos heterogéneos.  Aplicar herramientas informáticas al análisis de datos multivariantes.

 

Contenido

  1. Introducción al Análisis Multivariante.
  2. Modelos Lineales.
  3. Componentes principales y análisis factorial.
  4. Análisis cluster, distancias y ordenación.
  5. Análisis de correspondencias.
  6. Análisis discriminante y clasificación.

Evaluación

EVALUACIÓN (detallar % de la nota según las actividades)
Realización de un trabajo que resuma las competencias adquiridas durante el curso 10%
Participación activa y respetuosa en el desarrollo de la clase 5%
Resolución de casos prácticos propuestos por el profesor 30%
Evaluación continua atendiendo a los resultados de las adquisiciones de competencias prácticas y teóricas vinculadas a las materias del máster 5%
Realización de una prueba escrita final que no puede ser, en ningún caso, el único procedimiento de evaluación 50%

Bibliografía

Cuadras, C. (2011). Nuevos métodos de análisis multivariante, CMC Editions.
Draper, N.; Smith, H. (1986), Applied Regression Analysis. Wiley.
Johnson, R. and Wichern, D. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Ed. Pearson.
Montgomery, D.; Peck, E. (1991), Introduction to Linear Regression Analysis. Wiley.

Complementaria:

Chatterjee, S.; Price, B. (1977), Regression Analysis by Example. Wiley.
Giri, N. (2004). Multivariate Statistical Analysis. Marcel Dekker.
Härdle, W., Simar,L. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Springer.
Rencher, A. (2002). Methods of Multivariate Analysis. Willey.
Timm, N. (2002). Applied Multivariate Analysis. Springer.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único14/09/2024 - 28/09/2024JUEVES 18:00 - 21:00-CRISANTO DE LOS SANTOS DURAN
02/10/2024 - 16/10/2024LUNES 18:00 - 21:00-CRISANTO DE LOS SANTOS DURAN
JUEVES 18:00 - 21:00-CRISANTO DE LOS SANTOS DURAN