Titulación | Tipo | Curso | Semestre |
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2503852 Estadística Aplicada | FB | 1 | 1 |
Conocimientos estándar de bachillerato.
El objetivo de este curso es, en primer lugar, el conocimiento de las técnicas descriptivas y exploratòriesaplicades a resumir la información contenida en los conjuntos de datos experimentales.
Se empieza con el estudiode una variable, y seguidamente se inicia el estudio comparativo de dos o más variables.
Se dedican apartados especiales al estudio de la evolución temporales de las variables: series cronológicas y números índice.
Un objectivo paralelo, tanto o más importante, es la interpretación de los resultados y de las gráficas en el contexto de los datos.
1. Preliminares
1.1. Objetivo del análisis exploratorio de datos o estadística descriptiva.
1.2. Tipos de variables y escalas de medida.
1.3. Redondeos y notación científica.
2. Resumen de datos estadísticos.
2.1. Distribuciones de frecuencias: tablas.
2.2. Agrupamiento en intervalos.
2.3. Representaciones gráficas.
3. Características numéricas de una variable.
3.1. Características de posición central: media, mediana, moda.
3.2. Otras características de posición: cuartiles, deciles y percentiles.
3.3. Características de dispersión: varianza y desviación típica (muestrales y poblacionales), rango, rango inter-cuartil.
3.4. Características de dispersión relativa.
3.5. Puntuaciones tipificadas.
3.6. Características de forma: simetría y curtosis.
4. Complementos en el estudio de una variable.
4.1. Análisis exploratorio: diagrama de caja y otros gráficos.
4.2. Transformación de variables.
4.3. Otras medias: geométrica, armónica, cuadrática.
4.4. La desigualdad de Chebyshev.
5. Comparación de una variable en dos o más grupos: Análisis exploratorio
5.1. Situación de muestras independientes.
5.2. Situación de muestras pareadas
6. Tabulación y representación de la distribución conjunta de los valores de dos variables categóricas.
6.1. Tablas de contingencia (distribuciones de frecuencias conjunta, marginales y condicionadas).
6.2. Análisis descriptivo de la dependencia entre dos variables categóricas.
7. Descripción numérica de la distribución conjunta de dos variables estadísticas.
7.1. Características marginales y condicionadas.
7.2. Curvas de regresión y coeficiente de correlación.
7.3. Ajuste lineal y predicción.
8. Introducción a las series temporales.
8.1. La descomposición clásica.
8.2. Suavización de series: aplicación de filtros.
*A menos que las restricciones impuestas por las autoridades sanitarias obliguen a una priorización o reducción de estos contenidos.
El trabajo de aula, teoría y problemas, se complementará con prácticas de ordenador donde se utilizará el paquete estadístico R.
En el Moodle del curso los alumnos encontrarán la planificación de la asignatura, las listas de problemas y las prácticas, así como eventuales cambios de aula, horarios, etc.
Es importante tener en cuenta que el CampusVirtual no es una web estática sino que se irá actualizando a lo largo del curso.
Se procurará introducir en la parte más práctica de la asignatura, el análisis y comparación de datos estadísticos por sexo, comentando, en su caso, en el aula las causas y los mecanismos sociales y culturales que pueden sustentar las desigualdades observadas.
*La metodología docente propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Clases de problemas | 8 | 0,32 | 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11 |
Clases teóricas | 18 | 0,72 | 5, 1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13 |
Estudiar conceptos de teoría, resolver problemas a mano y con R | 84 | 3,36 | 5, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 14 |
Prácticas con ordenador | 30 | 1,2 | 5, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14 |
La nota final de la asignatura F se obtendrá a partir de:
1) Las notas de los dos exámenes parciales de teoría y problemas, TP1 y TP2, con pesos respectivos 20% y 25%.
2) Las notas de las dos pruebas con ordenador, O1 y O2, con pesos respectivos 20% y 25%.
3) La asistencia a las sesiones prácticas con ordenador y entregas que se propongan, PC, con un peso del 10%. Esta parte no es recuperable.
La nota final de la asignatura se obtiene haciendo la media ponderada
F = 0,2TP1 + 0,2O1 + 0,25TP2 + 0,25O2 + 0,1PC.
Requisito para superar la asignatura con la media anterior, las notas TP1, TP2, O1, y O2 deben ser mayores o iguales a 3,7.
En caso de suspender la asignatura, el alumnado tendrá la posibilidad de presentarse a una prueba de síntesis PS.
Para recuperar sólo TP1, TP2, O1, O2. En este caso, su nota final será
F = 0,9PS + 0,1PC.
Si un estudiante no se presenta en ningún parcial ni a el aprobado de síntesis, se calificará como "No Evaluable".
"Sin perjuicio de otras medidas disciplinarias que se estimen oportunas, y de acuerdo con la normativa Acadèmica vigente, se calificarán con un cero las irregularidades cometidas por el estudiante que puedan conducir a una variación de la calificación de un acto de evaluación. Por lo tanto, plagiar, copiar o dejar copiar una práctica o cualquier otra actividad de evaluación implicará suspender con un cero y no se podrá recuperar en el mismo curso académico. Si esta actividad tiene una nota mínima asociada, entonces la asignatura quedará suspendida. "
Después de las segundas pruebas parciales otorgarán las matrículas de honor que se consideren claras.
Estas matrículas serán ya definitivas. Si el número máximo de matrículas permitido no se ha alcanzado, se reconsiderará la posibilidad de otorgar más después del examen de recuperación.
*La evaluación propuesta puede experimentar alguna modificación en función de las restricciones a la presencialidad que impongan las autoridades sanitarias.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Entrega de ejercicios realizados amb ordinador | 10% | 2 | 0,08 | 5, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14 |
Primer parcial de teoría i problemas | 20% | 2 | 0,08 | 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11 |
Primera prueba de resolución de problemas con ordinador | 20% | 2 | 0,08 | 5, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 14 |
Segunda prueba de resolución de problemas con ordinador | 25% | 2 | 0,08 | 5, 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 10, 11, 13, 14 |
Segundo parcial de teoría i problemas | 25% | 2 | 0,08 | 5, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14 |
Manual de teoría
X. BARDINA, M. FARRÉ, Estadística descriptiva, Manuals, 54 Servei de Publicacions, UAB
Bibliografía:
A.J.B. ANDERSON, Interpreting Data. A first cours in Statistics, Ed Chapman and Hall, 1989.
R Tutorial. An R introduction to statistics. (2016). www.r-tutor.com
E. CASA ARUTA, Problemas de Estadística Descriptiva, Ed. Vicens Vives.
R. JOHNSON, P. KUBY, Estadística elemental: Lo esencial, Ed Thomson, 1999.
B. PY, Statistique Descriptive, Ed Económica, 1988.
M. SPIEGEL, Estadística, Teoría y 875 problemas resueltos, Schaum-McGraw-Hill, 1990.
V. ZAIATS, M.L. CALLE i R. PRESAS, Probabilitat i Estadística. Exercicis I, Eumo Ed, 1998.
Bibliografía complementaria.
G. CALOT, Curso de Estadística Descriptiva. Ed Paraninfo, 1988.
FERNÁNDEZ, J.M. CORDERO, A. C\'ORDOBA, Estadística Descriptiva, ed ESIC 1996.
L.C HAMMILTON, Modern Data Analysis, Brooks/Cole Publishing Company, 1990.
P.G. HOEL i R.J. JESSEN, Estadística básica para negocios y economía, Compañía Editorial Continental,Mexico, 1993.
R.K. PEARSON, Exploratory Data Analysis using R. Data Mining and Knowledge Discovery Series, Chapman & Hall/CRC, 2018.
D. PEÑA SÁNCHEZ DE RIVERA, Estadística. Modelos y métodos. 1. Fundamentos i 2. Modelos lineales yseries temporales, Alianza Editorial 1995. (2 volúmenes)