Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2014/2015 | Otros años:  2017/2018  |  2016/2017  |  2015/2016  |  2013/2014 
Máster Universitario en Tecnología y Calidad en las Industrias Agroalimentarias
Código: 71726 Asignatura: Aplicación de métodos estadísticos multivariantes en la industria agroalimentaria
Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 1 Periodo: 1º C
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
GARCIA OLAVERRI, M. CARMEN

Partes de este texto:

 

Descriptores

 

 

Análisis Multivariante

 

Tratamiento estadístico de datos experimentales.

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Competencias genéricas

 

CG.3 Sepan comunicar sus conclusiones -y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

CG.4 Posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CG5. Capacidad de análisis y síntesis

CG6. Capacidad de organización y planificación

CG7. Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio

CG8. Capacidad de gestión de la información

CG13. Motivación por la calidad

CG15. Comprensión científica en inglés

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Competencias específicas

CE1.4 Conocer, seleccionar, aplicar e interpretar las técnicas estadísticas utilizadas para el análisis de datos en estudios de investigación del ámbito agroalimentario.

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Metodología

Metodología - Actividad

Horas Presenciales

Horas no presenciales

A-1 Clases teóricas

12

 

A-2 Prácticas

13

 

A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos

 

5

A-4 Elaboración de trabajo

 

15

A-5 Lecturas de material

 

8

A-6 Estudio individual

 

15

A-7 Exámenes, pruebas de evaluación

3

2

A-8 Tutorías individuales

2

 

Total

30

45

Total

75

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Relación actividades formativas-competencias

Competencia

Actividad formativa

CG-3

A-4, A-7

CG-4

A-1, A-2, A-5, A-6

CG-5

A-2, A-4

CG-7

A-2, A-4, A-7

CG-8

A-2, A-4, A-7

CG-9

A-4

CG-11

A-4

CG-13

A-1, A-3, A-8

CG-15

A-5

CE1-4

A-1, A-2,A-3, A-4, A-6, A-7

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Idiomas

 

ESPAÑOL (Parte de la bibliografía recomendada o el software utilizado puede estar en inglés)

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Evaluación

Al finalizar cada sesión de clase se realiza una prueba de evaluación. El 75% de la calificación final se obtiene promediando las notas de las pruebas de evaluación.  El 25% restante se obtiene mediante la realización y exposición pública de un trabajo con datos experimentales. Sólo los alumnos que hayan demostrado un adecuado seguimiento de la asignatura pueden hacer el trabajo.

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Contenidos

Para realizar tratamiento estadístico de datos experimentales, se estudian 6 técnicas multivariantes:

Análisis de Regresión

Análisis de la Varianza

Análisis Discriminante

Análisis Cluster

Análisis Factorial

Análisis de Correspondencias

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Temario

  1. Tratamiento Estadístico de datos experimentales multivariantes: Herramientas, modelos y métodos.
  2. Análisis de la varianza: Modelo Univariante y Multivariante. Interacción de Factores.
  3. El Modelo lineal de Regresión.
  4. Ampliación de Modelos de dependencia: Modelos Logit, Modelos no lineales, Modelos de superficie de respuesta
  5. Análisis Discriminante.
  6. Análisis de Componentes Principales.
  7. Análisis de Correspondencias.
  8. Análisis Cluster.

 

Los análisis estadísticos se llevan a cabo con software adecuado al tratamiento de datos multivariantes.

 

 

 

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


 

 

Afifi, A.; May, S. ; Clark, V.A.(2011): Practical Multivariate Analysis. Ed. Taylor & Francis

 

Hair J., Anderson R., Tatham R., Black W. (2005): Análisis Multivariante. Ed. Prentice Hall.

 

Hawkins, D. M. (2008): Topics in Applied Multivariate Analysis. Ed. Cambridge University Press.

 

Peña, D. (2002): Análisis de Datos Multivariantes. Ed. McGraw-Hill

 

Raykov, T; Markoulides, G. A.  (2008) An Introduction to Applied Multivariate Analysis Ed. Routledge. Taylor and Francis.

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Lugar de impartición

Sala de Informática del Departamento de Estadística e Investigación Operativa (Ed. Los Magnolios)

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