MultivariateStatisticalAnalysis
1
Estadística Multivariada
1.1
Temario
1.2
Evaluación
1.3
Proyecto final
1.4
Referencias
1.5
Material interesante
1.6
DataCamp
2
Regresión múltiple
2.1
¿Por qué estadística multivariada?
2.1.1
¿Qué es “multivariado” y por qué lo necesitamos?
2.2
Regresión múltiple
2.2.1
Modelo y estimación
2.3
Estimación de parámetros
2.3.1
Ejercicios
2.4
Pruebas de Hipótesis
2.4.1
Prueba de la significancia de la regresión
2.4.2
Pruebas sobre coeficientes individuales de regresión
2.5
Intervalos de confianza
2.5.1
Intervalos de confianza en los coeficientes de regresión
2.5.2
Intervalo de confianza de la respuesta media
2.5.3
Ejercicios
2.6
Ejercicios Regresión Lineal Multiple
2.7
Validación de Supuestos
2.7.1
Multicolinealidad
2.7.2
Normalidad en los residuales
2.7.3
Homocedasticidad
2.7.4
No autocorrelación
2.7.5
Predicciones
2.7.6
Ejercicios
2.8
Análisis de Varianza
2.8.1
Ejercicios
2.9
Selección del modelo
2.9.1
Todos los modelos posibles
2.9.2
Selección paso a paso
2.9.3
Ejemplos
2.9.4
Selección paso a paso
3
Análisis de Componentes Principales
4
Análisis Factorial
5
Análisis de Conglomerados
6
Análisis de Discriminante
7
Apéndices
7.1
Introducción a R
7.2
Git + Github
7.3
Correlaciones y distancias
7.4
Plots Multivariados
7.4.1
Caritas de Chernoff
7.4.2
Curvas de Andrew
7.4.3
Gráficos de Paralelas
7.4.4
Estrellas
7.4.5
Plots 3D
7.4.6
Ejercicios
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Estadística Multivariada
Sección 3
Análisis de Componentes Principales