Docente:
Dra. María Inés Stímolo

Carga horaria:
40 horas. 

Breve descripción: 
En este curso se enseñan procedimientos para analizar, representar y resumir información cualitativa multidimensional. Se introduce la base teórica del análisis multivariado y se desarrollan los principales métodos respecto a su aplicación en la práctica del análisis de datos multivariados. Se ilustran aplicaciones con bases de datos reales enfatizando la capacitación en la aplicación de métodos de análisis multivariado y en la interpretación y representación gráfica de resultados. 

Contenidos mínimos: 
Álgebra matricial y vectores aleatorios. Geometría muestral. Distribución Normal Multivariada. Inferencia sobre medias multivariadas para varias poblaciones. Análisis de la estructura de covarianza: Componentes Principales, Análisis Factorial, Correlación Canónica. Clasificación Supervisada: Métodos paramétricos basados en Normalidad. Discriminación Logística.

Bibliografía:
Johnson, R.A. y Wichern, D.W. (1992). Applied Multivariate Statistical Analysis, (3ra. ed.), New York, Prentice-Hall. Peña, Daniel (2002). Análisis de datos multivariantes. Madrid, Mc Graw Hill Anderson, T.W. (1984). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, (2da ed.), New York, Wiley. Dillon, W., Goldstein, M. (1984). Multivariate Analysis, New York, Wiley. Hand, D.J. (1997). Construction and Assesment of Classification Rules, Wiley. Mardia, K.V., Kent, J.T. y Bibby, J.M. (1979). Multivariate Analysis, New York, Academic Press. Mc Lachan, G.J. (1992). Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition, Wiley. Seber,G.A.F. (1984). Multivariate Observations. New Cork, Wiley.