Educational guide | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
IDENTIFYING DATA | 2024_25 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Subject | ADVANCED STATISTICS II | Code | 00511021 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Study programme |
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Descriptors | Credit. | Type | Year | Period | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
6 | Compulsory | Third | First |
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Language |
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Prerequisites | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Department | ECONOMIA Y ESTADISTICA |
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Coordinador |
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jiabag@unileon.es mmartp@unileon.es |
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Lecturers |
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Web | http:// | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
General description | Multivariate statistical analysis and machine learning techniques for categorical data. Applications of specific statistical software ((R/ RStudio and Flourish). | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Tribunales de Revisión |
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Competencias |
Code | |
A16272 | |
A16274 | |
A16278 | |
B5100 | |
B5101 | |
B5102 | |
B5107 | |
B5108 | |
B5109 | |
C3 | CMECES3 That students have the ability to gather and interpret relevant data (normally within their area of study) to make judgments that include reflection on relevant issues of a social, scientific or ethical nature. |
Learning aims |
Competences | |||
A16272 A16274 A16278 |
B5100 B5101 B5102 B5107 B5108 |
C3 |
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A16272 A16274 A16278 |
B5100 B5101 B5102 B5107 B5108 |
C3 |
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A16272 A16278 |
B5100 B5101 B5107 B5108 B5109 |
C3 |
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A16272 A16278 |
B5100 B5101 B5107 B5108 B5109 |
C3 |
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A16272 A16278 |
B5100 B5101 B5107 B5108 B5109 |
C3 |
Contents |
Topic | Sub-topic |
Unit 1. Introduction Unit 2. Data visualization Unit 3. Text mining Unit 4. Correspondence analysis and multidimensional scaling Unit 5. Log-linear models and association rules analysis Unit 6. Hierarchical segmentation methods: classification trees Unit 7. Discrete response models: logistic regression Unit 8. Conjoint analysis |
Planning |
Methodologies :: Tests | |||||||||
Class hours | Hours outside the classroom | Total hours | |||||||
40 | 40 | 80 | |||||||
10 | 30 | 40 | |||||||
0 | 20 | 20 | |||||||
Lecture | 0 | 0 | 0 | ||||||
7.5 | 0 | 7.5 | |||||||
Mixed tests | 2.5 | 0 | 2.5 | ||||||
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
Methodologies |
Description | |
Lecture |
Personalized attention |
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Assessment |
Description | Qualification | ||
30% | |||
20% | |||
Mixed tests | 50% | ||
Other comments and second call | |||
Sources of information |
Access to Recommended Bibliography in the Catalog ULE |
Basic |
Lévy Mangin, J.-P. (dir.) y Varela Mallou, J. (dir.), Análisis multivariable para las ciencias sociales, Pearson Educación, 2003 Hair, J. F. et al., Análisis multivariante (5ª ed.), Pearson Prentice Hall, 1999 Aldás Manzano, J. y Uriel Jiménez, E., Análisis multivariante aplicado con R, Paraninfo, 2017 Jaggia, S., Kelly, A., Lertwachara, K. y Chen, L. (2ª ed.), Analítica de negocios: communicación con números, McGraw-Hill, 2023 Fernández Avilés, G. & Montero, J.M. (dirs.), Fundamentos de ciencia de datos con R, McGraw-Hill , 2024 Ruíz-Maya, L. y Martín-Pliego, F. J., Metodología estadística para el análisis de datos cualitativos, Centro de Investigaciones Sociológicas, 1990 Luque Martínez, T. (coord., coaut.), Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados, Pirámide, 2000 Luque Martínez, T. (coord., coaut.), Técnicas de análisis de datos en investigación de mercados: entre lo real y lo ideal (2ª ed.), Pirámide, 2012 |
Complementary |
Correa Piñero, A. D., Análisis logarítmico lineal, La Muralla, 2002 Mateos-Aparicio, G.; Morales Hernández Estrada, A., Análisis multivariante de datos. Cómo buscar patrones de comportamiento en BIG DATA, Pirámide, 2021 Pere, R.; Pascual,V., Analítica visual. Como explorar, analizar y comunicar datos, Anaya Multimedia, 2021 Paczkowski, W. R. , Business Analytics: Data Science for Business Problems, Springer, 2022 Healy, K. J., Data visualization: a practical introduction, Princeton University Press, 2019 Evergreen, S. D. H., Effective data visualization: the right chart for the right data, SAGE, 2017 Pochiraju, B. y Seshadri, S. (eds.), Essentials of Business Analytics An Introduction to the Methodology and its Applications, Springer, 2019 Yoon Hyup Hwang , Hands-On Data Science for Marketing: Improve your marketing strategies with machine learning using Python and R , Packt Publishing , 2019 Greenacre, M. J., La práctica del análisis de correspondencias, Fundación BBVA, 2008 Kassambara, A. , Machine Learning Essentials. Practical Guide in R, STDHA, 2017 Bécue, M., Minería de textos: aplicación a preguntas abiertas en encuestas, La Muralla, 2010 Ohri, A., R for Business Analytics, Springer, 2013 Lebart,L.; Morineau, A.; Piron, M., Statistique exploratoire multidimensionnelle (2ª ed.), Dunod, 1997 Knaflic, C. N., Storytelling con datos. Visualización de datos para profesionales de los negocioss, Anaya Editorial, 2017 Bécue, M., Textual data science with R, Taylor and Francis, 2018 |
Recommendations |
Subjects that are recommended to be taken simultaneously | ||
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Subjects that it is recommended to have taken before | ||||
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