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En este curso aprenderás mediante un aprendizaje progresivo de la asignatura todos los contenidos necesarios para la superación de la misma, necesaria para la finalización del grado en Marketing e investigación de Mercados.
Con nuestra plataforma digital tendrás acceso a clases online y todo el material necesario para superar las pruebas, tanto de evaluación continua durante el curso académico como el examen final de la asignatura, todo ello llevado a cabo con ejercicios prácticos realizados especialmente para practicar las diferentes partes del examen.
Nuestra academia ofrece clases tanto presenciales como online, lo que nos permite preparar a estudiantes universitarios de todo el territorio nacional que quieran superar el grado universitario.
Contamos con varios años de experiencia ayudando a nuestros alumnos a superar las asignaturas universitarias que forman parte del Grado en Marketing e Investigación de Mercados con un alto ratio de aprobados cada año.
Estudiantes universitarios del territorio nacional que quieran superar con éxito la asignatura de Estadística Multivariante, la cual forma parte del tercer curso del Grado en Marketing e investigación de Mercados.
Con el curso de Estadística Multivariante comprenderás los conceptos y herramientas en el campo de la Estadística para el análisis de más de una variable.
A través de esta asignatura universitaria conocerás la importancia de la estadística en la mayoría de sectores de nuestro entorno, dando al alumno la capacidad de tomar decisiones con precisión sobre problemas concretos y de realizar sus propios juicios. Dentro de este campo aprenderás entre otros muchos contenidos:
Conocimiento de técnicas de análisis multivariante
Análisis de la varianza
Calcular y obtener componentes.
Clasificación de conglomerados.
Diferenciación de los análisis de regresión como el análisis discriminante
Todo esto te capacitará de los conceptos, técnicas y herramientas para emitir informes de asesoramiento en situaciones concretas del marketing y la investigación de mercados.
Todas las ventajas de una clase presencial pero sin tener que desplazarte.
Si tienes poco tiempo pero necesitas preguntar las dudas de clase en directo, esta es tu modalidad.
Además, si no has podido asistir a la clase online en directo, podrás verla grabada en nuestro campus online. Así no te pierdes nada ;)
Si antes de empezar te gusta tomarte un café con tus compañeros.
Y necesitas un entorno sin distracciones en el que concentrarte mejor mientras aprendes, las clases presenciales son para ti.
Antiguos alumnos
Somos la academia mejor valorada gracias a las altas tasas de aprobados que tenemos anualmente. Debido a la experiencia docente de nuestros profesores y al esfuerzo de nuestros alumnos, tenemos más del 95% de aprobados.
1.1. Introducción
1.2. Manejo básico del programa Statgraphics
1.3. Análisis estadístico univariante y bivariante con Statgraphics
1.4. Técnicas del Análisis multivariante
1.2. Fases del Análisis multivariante
1.3. Hipótesis del análisis multivariante
1.4. Análisis de casos atípicos
1.5. Resolución de casos prácticos con ordenador
2.1. Introducción
2.2. ANOVA de un factor
2.3. ANOVA no paramétrico: test de Kruskal-Wallis
2.4. ANOVA multifactorial
2.5. Resolución de casos prácticos con ordenador
3.1. Introducción
3.2. Obtención de componentes
3.3. Retención de componentes
3.4. Interpretación de componentes
3.5. Resolución de casos prácticos con ordenador
4.1. Introducción
4.2. Obtención de dimensiones: perfiles fila y columna
4.3. Retención de dimensiones
4.4. Interpretación de resultados
4.5. Resolución de casos prácticos con ordenador
5.1. Introducción
5.2. Diseño: medidas de similitud y distancias
5.3. Métodos de clasificación
5.3.1. Clasificación jerárquica
5.3.2. Clasificación no jerárquica
5.4. Interpretación de resultados y validación
5.5. Resolución de casos prácticos con ordenador
6.1. Introducción
6.2. Clasificación con dos grupos
6.3. Función discriminante de Fisher y funciones clasificadoras
6.4. Poder discriminante de las funciones discriminantes y de las variables
6.5. Evaluación de la capacidad predictiva
6.6. Resolución de casos prácticos con ordenador
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