Existe un problema central en el análisis multivariante, la reducción de su dimensión. Existen grupos de datos muy extensos y gran cantidad de variables que se deben considerar en el ejercicio estadístico de las diferentes disciplinas y estudios profesionales que hacen más complicado su tratamiento e interpretación. En este sentido, surge el análisis de componentes principales como técnica estadística para reducir la dimensionalidad del problema mediante la construcción de variables a partir de combinaciones lineales de las originales partiendo del hecho de que entre las variables originales existe información redundante.

Profesionales, investigadores, docentes, estudiantes y en general a todas las personas que estén interesadas en aprender o repasar el método de análisis de componentes principales como técnica estadística utilizada para la síntesis de información.

• Entender la importancia de la reducción en la dimensión de un problema estadístico
• Aplicar el análisis de componentes principales con conocimiento en las pautas utilizadas para escoger el mejor modelo.
• Interpretar los factores obtenidos en la estimación.

• Análisis de Componentes Principales.
• Regresión lineal múltiple.
• Interpretación de factores.

Cristian Camilo Rincón Romero
Economista de la Universidad Externado de Colombia. Monitor de Microeconomía para los estudiantes de Finanzas y participante del comité editorial de la revista de estudiantes de la Facultad de Economía, Divergencia. Formó parte del semillero de investigación de mercados y organización industrial donde ayudó en la investigación de caracterización del sector aeronáutico en Colombia y realizó su pasantía en el Ministerio de Hacienda y Crédito Público para la Dirección General de Participaciones Estatales.

Este y muchos eventos los creamos gratuitamente para ti, en busca de un mejor desarrollo de nuestra región!