Las técnicas estadísticas multivariadas toman gran relevancia en las ciencias administrativas y financieras, para describir fenómenos que involucran muchas variables.

El alumno comprende y aplica las diferentes técnicas estadí­sticas multivariadas ya sea de dependencia o interdependencia, de acuerdo al fenómeno  a tratar.

El alumno estima modelos de dependencia, agrupa sujetos o  variables con el fin de describir fenómenos y tener un manejo más fácil de datos en muchas dimensiones.

• 1.Introducción al análisis multivariado
• 2.Análisis de regresión múltiple
• 3.Análisis factorial
• Análisis de conglomerados

• 1.Introducción al análisis multivariado
  • 1.1Origen del análisis multivariado
  • 1.2Descripción rápida de las diferentes técnicas multivariadas
• 2.Análisis de regresión múltiple
  • 2.1Introducción y definiciones
  • 2.2Etapas del análisis de regresión múltiple
    • 2.2.1Análisis descriptivo de las relaciones entre variables
    • 2.2.2Método de los mí­nimos cuadrados ordinarios (MCO)
    • 2.2.3Multicolinealidad
    • 2.2.4Prueba de hipótesis global
    • 2.2.5Prueba de hipótesis individuales
  • 2.3Evaluación del modelo
    • 2.3.1Coeficiente de determinación
    • 2.3.2Coeficiente de determinación ajustado
  • 2.4Supuestos en los errores
    • 2.4.1Normalidad
    • 2.4.2Valores atí­picos
    • 2.4.3Independencia
    • 2.4.4Media cero
    • 2.4.5Homocedasticidad
  • 2.5Pronósticos puntuales y por intervalo
• 3.Análisis factorial
  • 3.1Introducción y definiciones
  • 3.2Objetivos del análisis factorial
  • 3.3Pasos generales para llevar a cabo un análisis de factores
    • 3.3.1Matriz de correlaciones
    • 3.3.2Modelos de selección de factores
    • 3.3.3Descomposición espectral, singular o única
    • 3.3.4Criterios para determinar las caracterí­sticas que deberán estar presentes en los factores
    • 3.3.5Matriz de factores no rotada
    • 3.3.6Matriz de factores rotada
    • 3.3.7Calculo de los puntajes de los factores
  • 3.4Análisis estadí­sticos posteriores
• 4.Análisis de conglomerados
  • 4.1Introducción y definiciones
  • 4.2Medidas de proximidad
    • 4.2.1Medidas de distancia, disimilitud o desemejanza
    • 4.2.2Medidas de similitud, similaridad y semejanza
  • 4.3Métodos jerárquicos
    • 4.3.1Criterios de eslabonamiento
    • 4.3.2Problemas de distancia
    • 4.3.3Vinculación o eslabonamiento
    • 4.3.4Problemas de similitud
  • 4.4Métodos de agrupamiento no jerárquico
    • 4.4.1Técnicas de k-promedios
  • 4.5Análisis estadí­sticos posteriores

En cada tema el alumno realiza prácticas en cuaderno, Excel y SPSS.

Tradicional, Lectura previa, Resolución de ejercicios, Exposición del maestro, Pizarrón, Ejercicios prácticos, Libros de texto. Uso de Software estadí­stico.

Dos exámenes parciales 40%

Practicas 30%

Matemático, estadí­sta o ciencias exactas con experiencia en áreas a fin por tres años.

Zapopan, Jalisco, México a 8 de marzo de 2019

Colegio Departamental de Métodos Cuantitativos

Academia de Economí­a Matemática y Econometrí­a