¿Te gustaría dominar las técnicas más avanzadas de predicción estadística multivariante y no tienes tiempo para acceder a una capacitación presencial? TECH pone a tu disposición la mejor titulación 100% online para lograrlo” 

Gracias al desarrollo de las técnicas multivariantes, hoy en día es posible definir con un altísimo grado de exactitud el nivel de relación que existe entre la variación de diferentes factores ponderados y/o combinados. En base a ello, los investigadores pueden extraer información relevante sobre los datos disponibles, permitiéndoles establecer pautas de actuación y estrategias de intervención más certeras y efectivas de cara al futuro del proyecto en el cual estén trabajando: tendencias sociales, regresiones económicas, resultados políticos, etc. Se trata de una disciplina que, debido a su complejidad, requiere de un conocimiento amplio y exhaustivo sobre sus extensiones y distribuciones, algo en lo que el egresado podrá trabajar con el curso de este programa. 

TECH presenta la Especialización en Técnicas Multivariantes como una oportunidad única para que el alumno pueda especializarse en esta área a través del curso de una experiencia académica innovadora, completa y exhaustiva. El programa incluye 450 horas de contenido teórico, práctico y adicional, gracias al cual podrá ahondar en las técnicas estadísticas de análisis factorial y modelización de componentes principales, así como en el estudio discriminante y en la algoritmia jerárquica y no jerárquica. También profundizará en los principios avanzados de predicción, centrando el estudio en las propiedades de sus estrategias, así como en las recomendaciones de su uso. 

Todo ello de manera 100% online y a través de una titulación que incluye, además del temario, casos de uso para perfeccionar sus habilidades de manera práctica, así como vídeos al detalle, artículos de investigación, lecturas complementarias, noticias y mucho más material adicional para ahondar de manera personalizado en los diferentes apartados del plan de estudios. Todo estará disponible en el Campus Virtual desde el inicio de la actividad académica y podrá ser descargado en cualquier dispositivo con conexión a internet, ya sea PC, Tablet o móvil. 

Trabajarás concienzudamente en el análisis estratificado en tablas 2x2 a través de las técnicas y estrategias más innovadoras”

Esta Especialización en Técnicas Multivariantes contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Estadística Aplicada 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información técnica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Contarás con el material académico más exhaustivo y novedoso del momento, compuesto por vídeos al detalle, artículos de investigación, noticias, lecturas complementarias ¡y mucho más!” 

El programa incluye, en su cuadro docente, a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeos interactivos realizados por reconocidos expertos.

El programa perfecto para ponerte al día sobre los programas de formulación del problema en modelos loglineales desde donde quieras, y con un formato adaptado a tus exigencias"

Contarás con numerosos casos de uso con los que podrás poner en práctica tus habilidades en la clasificación de los individuos y la formulación de problemas"

Para el desarrollo de esta Especialización, TECH ha tenido en consideración el criterio de un equipo de profesionales versados en la Estadística Aplicada, más concretamente en el área de los estudios y la investigación. Gracias a ello, ha sido posible elaborar un plan de estudios dinámico y multidisciplinar, pero, sobre todo, completo y novedoso, con el cual el egresado podrá adquirir un conocimiento único sobre las técnicas avanzadas de predicción, así como sobre las diferentes estrategias multivariantes. Todo ello de manera 100% online y a través de una titulación totalmente adaptada a la vanguardia del ámbito universitario.

En el Campus Virtual encontrarás vídeos al detalle, artículos de investigación, lecturas complementarias, noticias ¡y mucho más! Para que ahondes de manera personalizada en los distintos apartados del temario” 

Módulo 1. Técnicas estadísticas multivariantes I

1.1. Análisis factorial

1.1.1. Introducción
1.1.2. Fundamentos del análisis factorial
1.1.3. Análisis factorial
1.1.4. Métodos de rotación de factores e interpretación del análisis factorial

1.2. Modelización análisis factorial

1.2.1. Ejemplos
1.2.2. Modelización en software estadístico

1.3. Análisis de componentes principales

1.3.1. Introducción
1.3.2. Análisis de componentes principales
1.3.3. Sistemática del análisis de componentes principales

1.4. Modelización análisis de componentes principales

1.4.1. Ejemplos
1.4.2. Modelización en software estadístico

1.5. Análisis de correspondencia

1.5.1. Introducción
1.5.2. Test de independencia
1.5.3. Perfiles fila y perfiles columna
1.5.4. Análisis de la Inercia de una nube de puntos
1.5.5. Análisis de correspondencias múltiple

1.6. Modelización análisis de correspondencia

1.6.1. Ejemplos
1.6.2. Modelización en software estadístico

1.7. Análisis discriminante

1.7.1. Introducción
1.7.2. Reglas de decisión para dos grupos
1.7.3. Clasificación sobre varias poblaciones
1.7.4. Análisis canónico discriminante de Fisher
1.7.5. Elección de variables: procedimiento Forward y Backward
1.7.6. Sistemática del análisis discriminante

1.8. Modelización análisis discriminante

1.8.1. Ejemplos
1.8.2. Modelización en software estadístico

1.9. Análisis clúster

1.9.1. Introducción
1.9.2. Medidas de distancia y similitud
1.9.3. Algoritmos de clasificación jerárquica
1.9.4. Algoritmos de clasificación no jerárquica
1.9.5. Procedimientos para determinar el número adecuado de grupos
1.9.6. Caracterización de los clústeres
1.9.7. Sistemática del análisis clúster

1.10. Modelización análisis clúster

1.10.1. Ejemplos
1.10.2. Modelización en software estadístico

Módulo 2. Técnicas estadísticas multivariantes II

2.1. Introducción
2.2. Escala nominal

2.2.1. Medidas de asociación para tablas 2x2

2.2.1.1. Coeficiente Phi
2.2.1.2. Riesgo relativo
2.2.1.3. Razón de productos cruzados (Odds Ratio)

2.2.2. Medidas de asociación para tablas IxJ

2.2.2.1. Coeficiente de contingencia
2.2.2.2. V de Cramer
2.2.2.3. Lambdas
2.2.2.4. Tau de Goodman y Kruskal
2.2.2.5. Coeficiente de incertidumbre

2.2.3. El coeficiente Kappa

2.3. Escala ordinal

2.3.1. Coeficientes Gamma
2.3.2. Tau-b y Tau-c de Kendall
2.3.3. D de Sommers

2.4. Escala de intervalo o de razón

2.4.1. Coeficiente Eta
2.4.2. Coeficientes de correlación de Pearson y de Spearman

2.5. Análisis estratificado en tablas 2x2

2.5.1. Análisis estratificado
2.5.2. Análisis estratificado en tablas 2x2

2.6. Formulación del problema en modelos loglineales

2.6.1. El modelo saturado para dos variables
2.6.2. El modelo saturado general
2.6.3. Otros tipos de modelos

2.7. El modelo saturado

2.7.1. Cálculo de los efectos
2.7.2. Bondad del ajuste
2.7.3. Prueba de los k efectos
2.7.4. Prueba de asociación parcial

2.8. El modelo jerárquico

2.8.1. El método Backward

2.9. Modelos de respuesta Probit

2.9.1. Formulación del problema
2.9.2. Estimación de los parámetros
2.9.3. Prueba de bondad de ajuste ji-cuadrado
2.9.4. Prueba de paralelismo para grupos
2.9.5. Estimación de la dosis necesaria para obtener una determinada proporción de respuesta

2.10. Regresión logística binaria

2.10.1. Formulación del problema
2.10.2. Variables cualitativas en la regresión logística
2.10.3. Selección de las variables
2.10.4. Estimación de los parámetros
2.10.5. Bondad del ajuste
2.10.6. Clasificación de los individuos
2.10.7. Predicción

Módulo 3. Técnicas avanzadas de predicción

3.1. El modelo general de regresión lineal

3.1.1. Definición
3.1.2. Propiedades
3.1.3. Ejemplos

3.2. Regresión de mínimos cuadrados parciales

3.2.1. Definición
3.2.2. Propiedades
3.2.3. Ejemplos

3.3. Regresión sobre componentes principales

3.3.1. Definición
3.3.2. Propiedades
3.3.3. Ejemplos

3.4. Regresión RRR

3.4.1. Definición
3.4.2. Propiedades
3.4.3. Ejemplos

3.5. Regresión Ridge

3.5.1. Definición
3.5.2. Propiedades
3.5.3. Ejemplos

3.6. Regresión Lasso

3.6.1. Definición
3.6.2. Propiedades
3.6.3. Ejemplos

3.7. Regresión Elasticnet

3.7.1. Definición
3.7.2. Propiedades
3.7.3. Ejemplos

3.8. Modelos de predicción no lineal

3.8.1. Modelos de regresión no lineales
3.8.2. Mínimos cuadrados no lineales
3.8.3. Transformación a un modelo lineal

3.9. Estimación de parámetros en un sistema no lineal

3.9.1. Linealización
3.9.2. Otros métodos de estimación de parámetros
3.9.3. Valores iniciales
3.9.4. Programas de cómputo

3.10. Inferencia Estadística en regresión no lineal

3.10.1. La inferencia Estadística en la regresión no lineal
3.10.2. Validación de la inferencia aproximada
3.10.3. Ejemplos

No lo pienses más y apuesta por una experiencia académica del máximo nivel y avalada por una de las universidades online más grandes del mundo”