• Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro del área de Estadística.
• Tener la capacidad de reunir e interpretar datos de diversas áreas de estudio para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
• Comprender y utilizar el lenguaje estadístico. Adquirir la capacidad para analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la Estadística Multivariante.
• Desarrollar la capacidad para el aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y técnicas, para el razonamiento crítico y para la transmisión de los conocimientos estadísticos adquiridos en lengua nativa y extranjera.
• Adquirir la capacidad de comunicación con equipos multidisciplinares en los que el uso de la Estadística Multivariante juega un papel relevante en la toma de decisiones.
• Conocer y utilizar diferentes herramientas informáticas de uso común en el ámbito de la Estadística. Gestionar la información disponible de manera óptima.
• Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas estadísticas en términos de otras ya conocidas.
• Adquirir los conocimientos estadísticos necesarios para diseñar adecuadamente una investigación y realizar estudios descriptivos e inferenciales, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.
• Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
• Adquirir la capacidad para detectar y modelizar el azar en problemas reales. Distinguir entre método estadístico y razonamiento determinista.

Instrumentales:

• Capacidad de análisis y síntesis.
• Capacidad de organización y planificación
• Capacidad de gestión de la información.
• Resolución de problemas.
• Interpretación de resultados a partir de los Análisis Estadísticos. .
• Toma de decisiones.

Interpersonales:

• Trabajo en equipo.
• Razonamiento crítico.
• Compromiso ético
• Habilidades en las relaciones interpersonales.

Sistémicas:

• Aprendizaje autónomo
• Motivación por la calidad
• Creatividad
• Espíritu emprendedor
• Capacidad innovadora
• Gestión de proyectos

• Introducción y revisión de las herramientas matemáticas necesarias para el Análisis Multivariante.
• Análisis de Componentes Principales.
• Análisis Factorial
• Métodos Biplot.
• Análisis de Coordenadas Principales y Escalamiento multidimensional. Distancias y proximidades.
• Análisis de Cluster.
• Comparación de los vectores de medias. El Análisis Multivariante de la Varianza.
• Análisis Discriminante.
• Análisis de Correspondencias Simple y Múltiple.
• Otras técnicas multivariantes.
• Campos de aplicación.

• Cuadras, Carles M., “Métodos de análisis multivariante”, EUNIBAR. Barcelona EUB 1996.
• Peña, Daniel. “Análisis de datos Multivariantes”. MacGrawHill. Madrid.2002.
• Krzanowski, W.J. Principles of multivariate analysis: a user’s perspective Oxford University Press. Oxford. 2000.

Plataforma Moodle (Studium.usal.es)

Página web del departamento: http://biplot.usal.es. (Incluye notas específicas para la signatura)

La evaluación continua supondrá un 35% de la nota final. Se realizará un control teórico/práctico a lo largo del cuatrimestre (10%) y trabajos/ejercicios (25%), donde se valorará la capacidad del alumno para llevar a la práctica los métodos aprendidos, el manejo del programa estadístico, la elaboración de informes y la bibliografía consultada, así como las competencias instrumentales, interpersonales y sistémicas,  y las habilidades y actitudes.

El 65% restante vendrá dado por la nota del examen global de la asignatura (prueba final) que se dividirá en dos partes de igual peso:

• Examen Teórico/Práctico basado en las clases magistrales presenciales. Una única prueba a final del periodo lectivo, donde se evaluará el nivel de conocimientos. Consistirá en preguntas cortas y / o de tipo test.
• Examen de prácticas con ordenador basado en las clases de prácticas con el programa estadístico visto en el curso (SPSS y/o R). Consistirá en preguntas cortas y / o de tipo test.

PARA APROBAR LA ASIGNATURA SE EXIGIRÁ:

• Un mínimo de 3.5 puntos sobre 10 en la nota del examen global de la asignatura. En caso de no cumplir este requisito, la calificación final máxima será de 4 puntos. 
• Una media ponderada superior o igual a 5.0 puntos.

La recuperación se realizará únicamente del examen global de la asignatura. La evaluación continua no es recuperable.

Las tareas no realizadas, individuales o en grupo, tendrán una calificación de 0 puntos. Se considerará la calificación de NP (No presentado), si el estudiante no realiza el examen final.

Pruebas escritas.

Manejo de software de estadística.

Elaboración de informes.

Realización de tareas.

Asistir tanto a las clases teóricas como a las prácticas. Plantear las posibles dudas que tenga el alumno en clase, tutorías.. Realizar las tareas propuestas a lo largo del curso.

Utilizar la bibliografía para afianzar conocimientos y, si es necesario, adquirir una mayor destreza en la materia.