| Nota de contenido: |
Primeros conceptos en análisis multivariante de datos. Reducción de la dimensión mediante componentes principales. Componentes principales con R. Reducción de la dimensión mediante análisis factorial. Análisis factorial a través de R. Reducción de la dimensión mediante análisis de correspondencias simples y múltiples. Análisis de correspondencias simples y múltiples con R. Clasificación y segmentación mediante análisis clúster. Análisis clúster a través de R. Clasificación y segmentación mediante escalamiento multidimensional, tratamiento con R. Clasificación y segmentación mediante análisis discriminante. Análisis discriminante a través de R. Modelos lineales generalizados, modelos de elección discreta: modelos logit, probit y recuento. Modelos lineales generalizados, logit, probit y recuento con R. Arboles de decisión, tratamiento a través de R. Modelos de redes neuronales, tratamiento con R. |
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