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Análisis Multivariado

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  • Tipo de Carrera:Curso - Formacion Continua
  • Modalidad:Presencial
  • Provincia:Córdoba
  • País:Argentina
 

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La investigación Agrícola-Ambiental comúnmente involucra situaciones donde se recaba información sobre más de una variable en cada unidad en estudio (árbol, parcela, sitio de muestreo, individuo). El análisis de todas estas variables en forma simultánea permite ordenar, clasificar e incluso inferir comportamientos tanto sobre las
observaciones como las variables y establecer hipótesis sobre los mecanismos que subyacen las estructuras de correlación presentes.

Este curso-taller se desarrollará
en base al uso del recurso computacional para el análisis estadístico InfoStat versión 2009, poniendo énfasis en cada caso de análisis, en la selección de la o las técnicas apropiadas de análisis, la interpretación y comunicación de resultados más que en el álgebra del análisis. Los ejemplos tratados están primariamente relacionados a
aplicaciones en Ciencias Agropecuarias y del Ambiente.

Objetivos:

* Ofrecer a los participantes un espacio para la discusión y generación de conocimientos que les permitan reconocer datos multivariados y situaciones donde el análisis multivariado es necesario y provechoso.
* Familiarizar al participante con las técnicas más conocidas de análisis multivariado.
* Presentar nuevas tecnologías para el análisis de estudios observacionales y experimentales con numerosas variables.
* Demostrar el análisis en base al uso de software estadístico.
* Ilustrar la diversidad de aplicaciones de técnicas multivariadas y sus relaciones mediante el análisis de casos y el debate sobre diferentes enfoques e interpretaciones para cada uno.
* Desarrollar destrezas para comunicar resultados científicos con la terminología apropiada.

Está destinada a profesionales y técnicos interesados en la Estadística multivariada como herramienta de análisis. Docentes e investigadores de ciencias agropecuarias, forestales, biológicas y biometristas.

1 Conceptos Generales
1.1 Datos multivariados. Ejemplos de motivación.
1.2 Medidas de distancia estadística.
2 Ordenamiento
2.2 Análisis de componentes principales. Biplots
2.3 Escalamiento multidimensional métrico
2.4 Análisis de correspondencias múltiples
2.5 Análisis Procrustes generalizado
3 Clasificación
3.1 Análisis de Conglomerados
3.2 Análisis Discriminante
3.3 Árboles de Regresión y Clasificación. CART.
4 Inferencia
4.1 Análisis multivariado de varianza.
4.2 Correlaciones Canónicas
4.3 Regresión por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS). Triplots.

Metodología del curso:

Modalidad teórico-práctico, con clases presenciales. Práctica de análisis de datos e interpretación de los resultados.

Evaluación:

Consistirá en la elaboración de un informe escrito que incluya aplicación de análisis multivariado a datos del estudiante o entregados por el docente.

Duración: 40 horas, 4 días de 8 horas diarias con clases teórico-prácticas y un día de práctica tutoreada.

Créditos: 2 créditos


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