CURSO:ANALISIS MULTIVARIADO TRADUCCION:MULTIVARIATE ANALYSIS SIGLA:EPG4201 CREDITOS:05 MODULOS:02 CARACTER:OPTATIVO TIPO:CATEDRA,LABORATORIO CALIFICACION:ESTANDAR PALABRAS CLAVE:VECTORES ALEATORIOS,CORRELACION,REDUCCION DE DIMENSIONALIDAD NIVEL FORMATIVO:MAGISTER INTEGRIDAD ACADEMICA Y CODIGO DE HONOR La Universidad tiene un compromiso con la construccion de una cultura de respeto e integridad. Quienes participen de este curso se adscriben al Codigo de Honor UC y adquieren el compromiso de aportar a la construccion de una cultura de Integridad Academica, actuando en consonancia con los valores de veracidad, confianza, respeto, justicia, responsabilidad y honestidad en todo el trabajo academico. I.DESCRIPCIÓN DEL CURSO En este curso, los estudiantes analizaran los fundamentos asociados al analisis conjunto de un vector de variables por unidad experimental. Para ello, el curso entrega una revision de tecnicas estadisticas para identificar estructuras de correlacion, patrones y relaciones dentro de un conjunto de datos. II.RESULTADOS DE APRENDIZAJE 1.Analizar los conceptos fundamentales del analisis multivariado para su aplicacion en problemas de diversas areas profesionales. 2.Distinguir los problemas y desafios del analisis multivariado para la identificacion de situaciones en que resulta de utilidad. 3.Aplicar metodos de reduccion de informacion utilizando software estadistico en el analisis de datos. 4.Identificar ventajas y desventajas de los metodos de analisis multivariado para la eleccion de la metodologia adecuada de acuerdo con la naturaleza del problema y la informacion disponible. III.CONTENIDOS 1.Distribucion Normal multivariada: inferencia. 2.Analisis factorial. 3.Analisis de correlacion canonica. 4.Analisis discriminante. 5.Analisis de correspondencias. 6.Analisis de conjuntos. IV.ESTRATEGIAS METODOLOGICAS -Clases expositivas. -Resolucion de problemas. -Talleres practicos de laboratorio. V.ESTRATEGIAS EVALUATIVAS -Laboratorios computacionales: 50% -Proyecto: 50% VI.BIBLIOGRAFIA Minima Izenman, A.J.(2008). Modern Multivariate Statistical Techniques: Regression, Classification, and Manifold Learning (1st.ed.). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-0-387-78189-1 Mardia, K.V., Kent, J.T. y Taylor, C.C.(2024). Multivariate Analysis (2a.ed.). Wiley. Complementaria Everitt, B. y Hothorn, T.(2011). An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R (1st.ed.). Springer New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-9650-3 Hair, J., Black, W., Babin, B. y Anderson, R.(2013). Multivariate Data Analysis (7a.ed). Pearson New International PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DE CHILE FACULTAD DE MATEMATICAS / DICIEMBRE 2025