miércoles, 13 de mayo de 2009

Curso de análisis de datos en R - Sesión 5

Técnicas de análisis de datos multivariantes

En esta clase aprenderemos a manejar distintas técnicas multivariantes en R, como análisis de componentes principales (PCA), análisis de ordenación o análisis de la varianza multivariante (solamente los árboles de regresión y clasificación no serían considerados como una técnica multivariante). El listado completo de técnicas está enumerado a continuación:
  1. Análisis de componentes principales
  2. Análisis de la varianza multivariado (MANOVA)
  3. Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS)
  4. Análisis de correspondencias canónico (CCA)
  5. Árboles de regresión y clasificación (CART)
La clase se dividirá en grupos. Cada grupo deberá elegir una técnica determinada, leer la documentación sobre lo que esa técnica hace e imaginar situaciones en sus respectivos campos de investigación en las que el uso de esta técnica podría ser de utilidad. Toda esta información está disponible en una wiki. Una wiki es una herramienta que nos permite trabajar de forma colaborativa on-line.

Una vez leída la documentación, cada grupo deberá aplicar dicha técnica a la resolución de un caso de estudio. Para ello, tendrá que escribir el código necesario que permitirá implementar esa función en R con los datos provistos en el ejemplo. Esto llevará aproximadamente la primera mitad de la clase. En la segunda mitad de la clase, cada grupo explicará a sus compañeros los fundamentos básicos de esa técnica y mostrará su implementación en R.

1 comentario:

Cristian dijo...

Ahora que estoy viendo estádistica en la facultad, me doy cuenta que la matemática me gusta mucho, y pensar que en el secundario la odiaba. Recuerdo que me costaba mucho resolver los logaritmos, hasta que finalmente lo entendi

Buscar entradas