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¡Bienvenidos a la última sesión del curso!

En esta clase aprenderemos a manejar distintas técnicas multivariantes en R, como análisis de componentes principales (PCA), análisis de ordenación o análisis de la varianza multivariante (solamente los árboles de regresión y clasificación no serían considerados como una técnica multivariante). El listado completo de técnicas está enumerado a continuación:


  1. Análisis de componentes principales (PCA)
  2. Análisis de la varianza multivariado (MANOVA)
  3. Escalamiento multidimensional no métrico (NMDS)
  4. Análisis de correspondencias canónico (CCA)
  5. Árboles de regresión y clasificación (CART)

La clase se dividirá en grupos. Cada grupo deberá elegir una técnica determinada, leer la documentación sobre lo que esa técnica hace e imaginar situaciones en sus respectivos campos de investigación en las que el uso de esta técnica podría ser de utilidad. Cada grupo deberá finalmente aplicar dicha técnica a la resolución de un caso de estudio. Para ello, tendrá que escribir el código necesario que permitirá implementar esa función en R con los datos provistos en el ejemplo. Esto llevará aproximadamente la primera mitad de la clase. En la segunda mitad de la clase, cada grupo explicará a sus compañeros los fundamentos básicos de esa técnica y mostrará su implementación en R.

NOTA: Este ejercicio se llevó a cabo el 13-05-2009 y el código que se muestra en cada uno de los casos de estudio ha sido escrito por los estudiantes y revisado posteriormente por el profesor del curso.