Análisis multivariante

Clasificación de técnicas
Métodos de dependencia
Son los que separan las variables en dependientes e independientes. Así su objetivo consiste en determinar si el conjunto de variables independientes afecta al conjunto de las dependientes y cómo.
Métodos de interdependencia
No distinguen entre variables dependientes e independientes, sólo buscan saber cuáles están relacionadas, cómo lo están y por qué.
Objetivos
Proporcionar métodos cuyo fin es estudiar conjuntos de datos por medio de análisis estadístico uni y bidimensional.
Ayudar al analista a tomar buenas decisiones de acuerdo al tipo de información que maneje en cada conjunto de datos analizado.

Es un conjunto de los métodos estadísticos utilizados para determinar la contribución de varios factores en un simple evento o resultado en el sentido de que hay varias variables medidas para cada individuo u objeto estudiado.
Los factores de estudio son los llamados factores de riesgo, variables independientes o variables explicativas.
El resultado estudiado es el evento, la variable dependiente o la variable respuesta.
Principales técnicas multivariantes
Análisis de Componentes principales
Análisis factorial
Análisis discriminante
Análisis de Correlación Canónica
Análisis Cluster
Análisis de Escalamiento Dimensional
Análisis de correspondencia
Análisis factorial confirmatorio
Modelo de Ecuaciones Estructurales (SEM), análisis causal.
Análisis conjunto
Escalamiento Óptimo


Regresión Lineal Multiple
Regresión Logit y Probit
Análisis Manova
Análisis de Componentes principales
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Regresión Lineal Multiple
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Análisis multivariante
Edsel Barbosa Gónzalez
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