| Resum: |
La majoria de dades recollides són multivariants, és a dir, per a una mateixa unitat experimental (que pot ser un objecte de naturalesa complexa) observem de manera simultània els valors de diverses variables. L'Anàlisi Multivariant tracta els mètodes que són més apropiats per a descriure, explorar i modelitzar aquestes dades vectorials, així com per a aplicar-hi la inferència estadística. La necessitat de processar gran quantitat de dades amb moltes variables de naturalesa diversa, amb la voluntat de reduir la informació que no sigui rellevant i de descobrir patrons d'associació entre variables, així com l' interès en la classificació supervisada o autònoma de casos, han fet desenvolupar recentment un gran nombre de procediments que se situen en l'escenari multivariant. L'assignatura es planteja com un primer contacte de l'estudiant amb el món de l' anomenat "aprenentatge estadístic" (statistical learning), per tal que comprengui la potència i aplicabilitat, i alhora les limitacions, dels mètodes, alguns dels quals es basen en idees heurístiques molt intuïtives. L'enfocament de l'assignatura és eminentment aplicat pel que fa al treball amb dades usant el potencial del programari lliure R, acompanyat del rigor i generalitat adequats en la definició del models teòrics i els corresponents mètodes d'anàlisi i validació de resultats. |
visitant ::
identificació
