. . Saber los elementos básicos de la programación código de SAS.
. Dominar herramientas estadísticas básicas dentro del Data Mining como Análisis Factorial, Técnicas de escalamiento multidimensional, Análisis Cluster.
. Saber modelizar estadísticamente procesos temporales univariantes o bivariantes.

50%

50%

100%

1,8

4,2

1

En esta asignatura se dará una introducción al Software SAS y conocimientos básicos de estadística. Se desarrollan Técnicas Multivariantes clásicas en el entorno de la Minería de Datos utilizandoSAS y fundamentos de análisis aplicados de series temporales.

Conocimientos básicos de estadística.

 

- Introducción al SAS.
- Nociones de inferencia básica.
- Introducción a las Series Temporales 
- Análisis Factorial.
- Escalamiento Multidimensional
- Análisis Cluster.

El alumno será evaluado continuamente a través de:
- Prácticas realizadas fuera del horario de clase. La nota media de estas actividades será el 80% de la calificación final, siendo obligatorio presentar todas.
- Las intervenciones en clase a cuestiones planteadas por el profesor y la realización de ejercicios propuestos durante el horario de clase representarán el 20% de la nota final.
En el caso de que un alumno no haya superado la asignatura por este método o quiera mejorar la calificación, se podrá presentar a un examen final, que supondrá el 100% de la nota.

Dallas E. Johnson D.E. (2000). Métodos multivariados aplicaos al análisis de datos, International Thomson Editores. Mexico.
Johnson R.A., Wichern D.W. (1998). Applied multivariate statistical analysis, Fourth Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.
Peña D. (2005). Análisis de Series Temporales. Alianza Editorial. Madrid.
Portela J. (2006). Manual de Programación en SAS. Ediciones Fiec.
Shumway R.H., Stoffer D.S. (2006). Times Series Analysis and its apllications with R Examples. Second Edition. Springer. New York.