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<DIV><FONT color=#000080>Materia de Post-grado y Doctorado</FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV align=center><FONT color=#000080>Técnicas de Análisis aplicadas al estudio 
de la&nbsp; variabilidad del sistema climático</FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV align=center><FONT color=#000080 size=1><STRONG>Departamento de Ciencias de 
la Atmósfera y los Océanos</STRONG></FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV><FONT color=#000080>2º Cuatrimestre del 2008 : horario a convenir, 
Contactarse Profesora:</FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080>Rosa Hilda Compagnucci&nbsp;&nbsp;&nbsp; </FONT><A 
href="mailto:rhc@at.fcen.uba.ar"><FONT 
color=#000080>rhc@at.fcen.uba.ar</FONT></A></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV><FONT color=#000080>Materia de 5 puntos y 128 horas (4 horas semanales de 
teórica y 4 de trabajos prácticos) En general para graduados en Ciencias Exactas 
y Naturales, particularmente para Lic. En Cs. de la Atmósfera, Lic. en 
Oceanografía , Lic. en Cs. Físicas, Ingenieros. Se requieren conocimientos de 
análisis vectorial y álgebra matricial.</FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV><FONT color=#000080>Contenido: Determinación de patrones de variabilidad. 
Confección de matrices para diversos objetivos de estudio acorde a Modos 
pre-determinados. Métodos clasificación, determinación de grupos y áreas. Método 
de autovectores y autovalores. Modos de organizar los datos de entradas y su 
relación con las diversas aplicaciones del Análisis de Componentes Principales 
al estudio del clima. Patrones espaciales ó temporales.&nbsp; Análisis de 
anomalías climáticas y determinación de áreas de coherencia espacial. 
Componentes Principales y procesos al azar. Sensibilidad del análisis de 
componentes principales a diversas características de los datos. Determinación 
del error en los autovalores. Rotación de las Componentes Principales. Otras 
aplicaciones del Análisis de Componentes Principales. EEOFs (Extended Empirical 
Orthogonal Function). PSPA (Principal Sequence Pattern Analysis). SSA(Singular 
Spectrum Analysis). </FONT></DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV>
<DIV><FONT color=#000080></FONT>&nbsp;</DIV></BODY></HTML>