{"id":2058,"date":"2023-11-28T14:02:11","date_gmt":"2023-11-28T14:02:11","guid":{"rendered":"https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/?post_type=product&#038;p=2058"},"modified":"2025-03-12T14:24:49","modified_gmt":"2025-03-12T19:24:49","slug":"analisis-multivariante-para-la-construccion-de-indices","status":"publish","type":"product","link":"https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/producto\/analisis-multivariante-para-la-construccion-de-indices\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis Multivariante para la construcci\u00f3n de \u00edndices"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Este primer m\u00f3dulo de An\u00e1lisis Multivariante proporciona las herramientas algebraicas, estad\u00edsticas y computacionales para describir el comportamiento de una poblaci\u00f3n objeto de estudio a trav\u00e9s de p-variables independientes, de tal manera que un an\u00e1lisis conjunto de ellas, permita la obtenci\u00f3n de nuevas variables o la determinaci\u00f3n de nuevos grupos que resuma el conjunto de datos con la m\u00ednima p\u00e9rdida de informaci\u00f3n en el proceso.<\/span><\/p>\n<p>El estudiante podr\u00e1 interpretar una realidad latente objeto de estudio mediante un conjunto de caracter\u00edsticas cualitativas y cuantitativas medidas sobre un conjunto de objetos; podr\u00e1 d<span style=\"font-weight: 400;\">eterminar la t\u00e9cnica m\u00e1s adecuada para la reducci\u00f3n de dimensionalidad y construcci\u00f3n de grupos con la m\u00ednima p\u00e9rdida de informaci\u00f3n; y r<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">epresentar gr\u00e1ficamente e interpretar los resultados de la aplicaci\u00f3n de las t\u00e9cnicas multivariantes enfocadas a la construcci\u00f3n de \u00edndices.<\/span><\/p>\n<h3>Contenido<\/h3>\n<ul>\n<li><b>Preliminares y An\u00e1lisis Previo de los Datos<\/b>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Introducci\u00f3n al an\u00e1lisis de datos multivariantes<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Caracterizaci\u00f3n de objetos, medidas y escalas<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Elementos de \u00e1lgebra matricial<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Variables aleatorias <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">multidimensionales<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Descripci\u00f3n de vectores aleatorios, valores perdidos, outliers y supuestos<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><b>An\u00e1lisis de Componentes Principales<\/b>\n<ul>\n<li>Introducci\u00f3n<\/li>\n<li>Determinaci\u00f3n y generaci\u00f3n de componentes<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Secci\u00f3n \u00f3ptima de componentes<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Interpretaci\u00f3n de resultados<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><b>Escalado Multidimensional<\/b>\n<ul>\n<li>\u00a0Introducci\u00f3n<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Tipos de escalamiento<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Concepto de proximidad o similaridad<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Relaci\u00f3n entre escalamiento y componentes principales<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><b>An\u00e1lisis Factorial<\/b>\n<ul>\n<li>Especificaci\u00f3n<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Estimaci\u00f3n<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Validaci\u00f3n<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Predicci\u00f3n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><b>An\u00e1lisis de Conglomerados<\/b>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Introducci\u00f3n<\/span><\/li>\n<li>Medidas de similaridad<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">M\u00e9todos de agrupamiento<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Determinaci\u00f3n de los conglomerados<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><b>An\u00e1lisis de Correspondencia<\/b>\n<ul>\n<li>Introducci\u00f3n<\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Tabla de contingencia y distancia ji-cuadrado<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Asignaci\u00f3n de puntuaciones.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">Interpretaci\u00f3n<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<h3>Capacitador<\/h3>\n<h4><b>Andr\u00e9s Alejandro Galvis Correa, MSc<\/b><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ingeniero Financiero &#8211; Universidad de Medell\u00edn, M.Sc. Estad\u00edstica Aplicada &#8211; Escuela Polit\u00e9cnica Nacional (Cum Laude) y PhD(c) Modelaci\u00f3n Matem\u00e1tica y Computaci\u00f3n Cient\u00edfica \u2013 Universidad de Medell\u00edn. Es miembro del directorio y coordinador acad\u00e9mico de la Sociedad Ecuatoriana de Estad\u00edstica (SEE) desde al a\u00f1o 2013.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cuenta con m\u00e1s de 15 a\u00f1os de experiencia en docencia universitaria en pregrado y posgrado, es docente e investigador a tiempo completo en la Universidad de las Fuerzas Armadas \u2013 ESPE y a medio tiempo en la Universidad de las Am\u00e9ricas \u2013 UDLA; tambi\u00e9n se desempe\u00f1a como Gerente Financiero de la compa\u00f1\u00eda Emind Cia Ltda.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tanto a nivel de pregrado y posgrado a dictado las siguientes materias: Teor\u00eda de la Probabilidad, Teor\u00eda de la Estimaci\u00f3n, Procesos Estoc\u00e1sticos, An\u00e1lisis y Dise\u00f1o de Experimentos, Econometr\u00eda Financiera, Finanzas Corporativas, Valoraci\u00f3n de Empresas, Mercado Burs\u00e1til, y Mercado de Futuros y Opciones.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ha desarrollado programas y mallas acad\u00e9micas para pregrado y posgrado, adem\u00e1s de elaborar instrumentos de evaluaci\u00f3n del aprendizaje y evaluaci\u00f3n integral docente. Ha dirigido tesis de pregrado y posgrado tanto para universidades en Ecuador como en Colombia, lo cual le ha permitido realizar publicaciones indexadas a Scopus y Latindex en los campos de Medicina, Odontolog\u00eda, Econom\u00eda, Ingenier\u00eda y Finanzas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En la parte privada, es consultor en el campo de investigaci\u00f3n por muestreo, dise\u00f1o y an\u00e1lisis de experimentos, medici\u00f3n del riesgo financiero, valoraci\u00f3n de empresas, y validaci\u00f3n de instrumentos de medici\u00f3n y metodolog\u00edas para el levantamiento de datos.<\/span><\/p>\n","protected":false},"featured_media":2115,"template":"","meta":{"nf_dc_page":"","content-type":"","om_disable_all_campaigns":false,"_uag_custom_page_level_css":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false},"product_brand":[],"product_cat":[28,36],"product_tag":[],"class_list":{"0":"post-2058","1":"product","2":"type-product","3":"status-publish","4":"has-post-thumbnail","6":"product_cat-estadistica-aplicada","7":"product_cat-investigacion","9":"first","10":"outofstock","11":"shipping-taxable","12":"product-type-simple"},"aioseo_notices":[],"uagb_featured_image_src":{"full":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=1000%2C1000&ssl=1",1000,1000,false],"thumbnail":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?resize=150%2C150&ssl=1",150,150,true],"medium":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=300%2C300&ssl=1",300,300,true],"medium_large":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=678%2C678&ssl=1",678,678,true],"large":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=678%2C678&ssl=1",678,678,true],"1536x1536":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=1000%2C1000&ssl=1",1000,1000,true],"2048x2048":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?fit=1000%2C1000&ssl=1",1000,1000,true],"post-thumbnail":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?resize=150%2C150&ssl=1",150,150,true],"gurukul-related":["https:\/\/i0.wp.com\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png?resize=200%2C125&ssl=1",200,125,true],"woocommerce_thumbnail":["https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1-300x300.png",300,300,true],"woocommerce_single":["https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1.png",600,600,false],"woocommerce_gallery_thumbnail":["https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ANALISIS-MULTIVARIANTE-PARA-LA-CONSTRUCCION-DE-INDICES-1-100x100.png",100,100,true]},"uagb_author_info":{"display_name":"see.ecuador2","author_link":"https:\/\/see-ec.org\/wordpress\/author\/"},"uagb_comment_info":0,"uagb_excerpt":"Capacitador Andr\u00e9s Alejandro Galvis Correa, MSc Ingeniero Financiero - Universidad de Medell\u00edn, M.Sc. 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