Asignatura universitaria

Probability & Statistics for Data Management & Analysis

Multivariate analysis, data quality, missing values, outliers and model assumptions.

IE University

Temario de la asignatura

Estos bloques orientan el estudio. Adaptamos las clases al programa y al material que estés trabajando.

1

Introduction to multivariate statistical analysis

  • Building blocks and selection of techniques
  • Six-step approach to multivariate model building
2

Data assessment and evaluation

  • Graphical and statistical examination
  • Outliers, missing data and assumptions
3

Principal-component and cluster analysis

  • Exploratory factor and principal-component analysis
  • Hierarchical and k-means clustering
4

Multiple regression analysis

  • Design, assumptions and model building
  • Dummy variables and influential observations
5

Linear and non-linear regression analysis

  • Curvilinear relationships and transformations
  • Training and assessment of regression models
6

Multiple discriminant analysis

  • Classification with several predictors
  • Interpretation and evaluation of discriminant models

Dónde suele costar más

  • Diagnosing missingness
  • Handling outliers
  • Checking assumptions before modelling

Qué suele necesitar el alumno para llevarla bien

Data cleaning is part of the analysis, not a preliminary chore. Document every decision about missing values and outliers and connect it to the assumptions of the chosen technique.

Apoyo de Academia Biz-Code

Cómo te ayudamos con esta asignatura

Partimos de tu nivel y del programa que estés cursando para convertir los conceptos en un plan de trabajo claro y práctico.

  • Como orientación de Academia Biz-Code, ordenamos el estudio por los módulos principales de la asignatura.
  • Practicamos ejercicios con desarrollo, comprobación e interpretación.
  • Conectamos cada resultado con la decisión o problema del enunciado.
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