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An谩lisis Multivariado

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  • Tipo de Carrera:Curso - Formacion Continua
  • Modalidad:Presencial
  • Provincia:C贸rdoba
  • Pa铆s:Argentina
 

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La investigaci贸n Agr铆cola-Ambiental com煤nmente involucra situaciones donde se recaba informaci贸n sobre m谩s de una variable en cada unidad en estudio (谩rbol, parcela, sitio de muestreo, individuo). El an谩lisis de todas estas variables en forma simult谩nea permite ordenar, clasificar e incluso inferir comportamientos tanto sobre las
observaciones como las variables y establecer hip贸tesis sobre los mecanismos que subyacen las estructuras de correlaci贸n presentes.

Este curso-taller se desarrollar谩
en base al uso del recurso computacional para el an谩lisis estad铆stico InfoStat versi贸n 2009, poniendo 茅nfasis en cada caso de an谩lisis, en la selecci贸n de la o las t茅cnicas apropiadas de an谩lisis, la interpretaci贸n y comunicaci贸n de resultados m谩s que en el 谩lgebra del an谩lisis. Los ejemplos tratados est谩n primariamente relacionados a
aplicaciones en Ciencias Agropecuarias y del Ambiente.

Objetivos:

* Ofrecer a los participantes un espacio para la discusi贸n y generaci贸n de conocimientos que les permitan reconocer datos multivariados y situaciones donde el an谩lisis multivariado es necesario y provechoso.
* Familiarizar al participante con las t茅cnicas m谩s conocidas de an谩lisis multivariado.
* Presentar nuevas tecnolog铆as para el an谩lisis de estudios observacionales y experimentales con numerosas variables.
* Demostrar el an谩lisis en base al uso de software estad铆stico.
* Ilustrar la diversidad de aplicaciones de t茅cnicas multivariadas y sus relaciones mediante el an谩lisis de casos y el debate sobre diferentes enfoques e interpretaciones para cada uno.
* Desarrollar destrezas para comunicar resultados cient铆ficos con la terminolog铆a apropiada.

Est谩 destinada a profesionales y t茅cnicos interesados en la Estad铆stica multivariada como herramienta de an谩lisis. Docentes e investigadores de ciencias agropecuarias, forestales, biol贸gicas y biometristas.

1 Conceptos Generales
1.1 Datos multivariados. Ejemplos de motivaci贸n.
1.2 Medidas de distancia estad铆stica.
2 Ordenamiento
2.2 An谩lisis de componentes principales. Biplots
2.3 Escalamiento multidimensional m茅trico
2.4 An谩lisis de correspondencias m煤ltiples
2.5 An谩lisis Procrustes generalizado
3 Clasificaci贸n
3.1 An谩lisis de Conglomerados
3.2 An谩lisis Discriminante
3.3 脕rboles de Regresi贸n y Clasificaci贸n. CART.
4 Inferencia
4.1 An谩lisis multivariado de varianza.
4.2 Correlaciones Can贸nicas
4.3 Regresi贸n por M铆nimos Cuadrados Parciales (PLS). Triplots.

Metodolog铆a del curso:

Modalidad te贸rico-pr谩ctico, con clases presenciales. Pr谩ctica de an谩lisis de datos e interpretaci贸n de los resultados.

Evaluaci贸n:

Consistir谩 en la elaboraci贸n de un informe escrito que incluya aplicaci贸n de an谩lisis multivariado a datos del estudiante o entregados por el docente.

Duraci贸n: 40 horas, 4 d铆as de 8 horas diarias con clases te贸rico-pr谩cticas y un d铆a de pr谩ctica tutoreada.

Cr茅ditos: 2 cr茅ditos


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