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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:

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.
 * 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)


 * 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.