Análisis Multivariante PDF

Análisis Multivariante Un viaje a través de los métodos estadísticos para el análisis de datos complejos. Definición y objetivo Definición Objetivo El análisis multivariante es un conjunto de Identificar patrones, relaciones y estructuras técnicas estadísticas...

Análisis Multivariante Un viaje a través de los métodos estadísticos para el análisis de datos complejos. Definición y objetivo Definición Objetivo El análisis multivariante es un conjunto de Identificar patrones, relaciones y estructuras técnicas estadísticas que permiten analizar ocultas en conjuntos de datos complejos. simultáneamente múltiples variables Simplificar la información, reducir la interdependientes. dimensionalidad y obtener insights. Variables y dimensiones Variables Dimensiones Atributos o características que se miden o El número de variables que se analizan observan en cada caso. simultáneamente. La dimensionalidad puede ser alta en datos multivariantes. Tipos de análisis multivariante Análisis de Análisis de conglomerados Análisis de regresión componentes múltiple Agrupa los casos en principales (ACP) Reducción de la conjuntos homogéneos, Estima la relación entre una dimensionalidad. Identifica basándose en su similitud. variable dependiente y las principales fuentes de varias variables variación en los datos. independientes. Análisis de componentes principales Aplicaciones Beneficios Análisis de mercados, segmentación de clientes, Simplificación de la información, visualización de reducción de la dimensionalidad. las principales variaciones. Análisis de conglomerados 1 K-medias Método de agrupamiento basado en distancias entre los casos. 2 Jerárquico Agrupa los casos de forma ascendente o descendente, creando una jerarquía. Análisis de regresión múltiple Ecuación Modelo matemático que relaciona la variable dependiente con las variables independientes. Coeficientes Indican la influencia de cada variable independiente en la variable dependiente. Predicción Estima el valor de la variable dependiente para nuevos casos, dados los valores de las variables independientes. Interpretación de resultados Identificación 1 Identificar patrones, relaciones y estructuras. Análisis 2 Interpretar los resultados en el contexto del problema. Conclusiones 3 Extraer conclusiones significativas y relevantes. Aplicaciones y conclusiones Investigación 1 Análisis de datos científicos, estudios médicos. Marketing 2 Segmentación de clientes, análisis de mercados. Finanzas 3 Gestión de riesgos, análisis de inversiones.