Vivimos en un mundo de interdependencia: sólo considerando este paradigma aseguramos validez a nuestros análisis.

Objetivo: Plantear, resolver y analizar casos prácticos y simulados de procesos con más de una variable de respuesta correlacionadas, y aprender a distinguir situaciones en las que el análisis estadístico clásico o univariado debe ser sustituido por el correspondiente análisis multivariado.

Dirigido a: Personal involucrado en la solución de problemas que involucran más de una variable de respuesta.

Requisitos: Conocimientos de estadística clásica o univariada y de diseño experimental univariado, y tener un problema para aplicación.

Duración: 40 hrs .

Temario:

1. Aplicaciones clásicas.
2. Conceptos matemáticos de apoyo a la estadística multivariada
3. Distribución normal multivariada
4. Distribuciones básicas multivariadas de muestreo.
5. Análisis de componentes principales
6. Análisis de factores (factor análisis).
7. Análisis discriminante.
8. Correlación canónica.
9. Análisis de agrupamientos (cluster análisis)
10. Análisis de varianza multivariado (MANOVA)