Análisis Multivariado I
Segundo cuatrimestre 2021
Novedades
- 6 de Mayo: Por favor anotarse en el SIU para cursar cuando abra la inscripción.
- 6 de Mayo: Los interesados en cursar la materia como materia de Doctorado pueden anotarse en el SIU para cursar. El nombre de la materia para doctorado es Métodos Estadísticos para el Análisis de Datos Multivariados. Por favor verificar que el código empieza con DOC.....
Las clases comenzarán la segunda semana de Agosto o cuando se fije el inicio de cuatrimestre.
Docentes, horario y aula
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Teórica
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Graciela Boente | Lunes y Miercoles 16 a 21 hs |
Se enviará link de zoom |
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Práctica
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Daniela Parada |
Todos los interesados en cursar la materia deben enviar un mail a la Dra. Boente para obtener el link del aula zoom
Planilla de Ejercicios
- Ejercicios para exponer
- Práctica 2 parte 2 - Datos pdf: Ejercicio 1, Ejercicio 3, Ejercicio 4, Ejercicio 6, Ejercicio 10
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Práctica 3 - Parte 1- Datos
pdf: Ejercicio 1 Diesel y Nafta, Ejercicio 2, Ejercicio 3, Ejercicio 4 Control y TNT,
Ejercicio 5:
supervivientes,
no supervivientes
- Práctica 3 - Parte 2- Datos Ejercicio 5 - Datos: Ejercicio 6
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Práctica 4 - Parte 1 -
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Práctica 4 - Parte 2 - Datos
pdf:
Ejercicio 1,
Ejercicio 4,
Ejercicio 9.
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Normal Multivariada - script generar normales multivariadas -
- Wishart
- Inferencia normal parte I - script Hotelling - script Wishart
- Inferencia normal parte II - demo Teo 1 - demo Wishart
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Coordenadas discriminantes
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Componentes Principales
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Discriminación
- Fecha de parcial:
- Distribución normal multivariada. Distribuciones condicionales.
- Distribución Wishart. Distribución de los estimadores de máxima verosimilitud. Distribución de Hotelling.
- Test de Hotelling. Aplicación al problema de dos muestras y al análisis de la varianza. Estadístico U de Rao. Aplicación del test de Hotelling. Problema de Fisher-Behrens. Análisis de perfiles.
- Métodos de reducción de dimensión. Componentes principales. Biplot. Coordenadas discriminantes.
- Clasificación y análisis discriminante. Clasificación no paramétrica.
- ANDERSON T.W. (2003) Introduction to Multivariate statistical Analysis. John Wiley and Sons. New York.
- BISHOP, C.M. (2006) Pattern Recognition and Machine Learning, Springer-Verlag, New York.
- CHERNEY D., DENTON T., THOMAS R. y WALDRON A. Linear algebra. Disponible online entrando aquí
- EATON M. (1983) Multivariate statistics: A vector space approach. Wiley.
- EVERITT, B. and HOTHORN, T. (2011) An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Springer-Verlag, New York.
- JOHNSON R. A. y WICHERN D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall.
- JOHNSON R. A. y WICHERN D. W. (2015). Multivariate Analysis. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online, 1–20.
- HASTIE, T., TIBSHIRANI, R. y FRIEDMAN, J. (2009). The elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference and Prediction. Springer. New York.
- IZENMAN, A. (2008). Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression, Classification and Manifold Learning. Springer, New York.
- KSHIRSAGAR A.M. (1972) Multivariate Analysis. Marcel Dekker Inc. New York.
- MANLEY B y NAVARRO, J. (2017) . Multivariate Statistical Methods. Chapman and Hall.
- MUIRHEAD R. (1982). Aspects of multivariate statistical theory. Wiley.
- PEÑA, D. (2002). Análisis de Datos Multivariantes. McGraw-Hill.
- PUNTANEN S., STYAN G. P. H. e ISOTALO J. Matrix Tricks for Linear Statistical Models: Our Personal Top Twenty. Springer.
- RENCHER, A.C. y CHRISTENSEN, W. (2012) Methods of Multivariate Analysis, Wiley, New York.
- SEARLE S. Matrix Algebra Useful for Statistics. Wiley.
- SEBER A. (2004). Multivariate Observations. John Wiley and Sons. New York.
- Esta materia es correlativa con Estadística Teórica o Estadística
(M).
- Se recuerda que es obligatoria la lectura de las normas de higiene y seguridad.
